Exploring GPT-4 for Robotic Agent Strategy with Real-Time State Feedback and a Reactive Behaviour Framework

📄 arXiv: 2503.23601v1 📥 PDF

作者: Thomas O'Brien, Ysobel Sims

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-03-30

期刊: Australasian Conference on Robotics and Automation (2023)

💡 一句话要点

提出基于GPT-4和实时反馈的机器人策略框架，解决任务执行中的安全、过渡和时域问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 机器人控制 实时反馈 反应式行为 GPT-4 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法侧重于LLM生成任务的可执行性和正确性，忽略了实际应用中的安全性和平滑过渡等问题。
  2. 该方法利用GPT-4作为机器人策略生成器，结合实时状态反馈和反应式行为框架，确保安全和流畅的任务执行。
  3. 实验结果表明，该方法能够生成可执行的机器人指令，实现平滑的任务过渡，并在不同时间范围内完成用户请求。

📝 摘要（中文）

本文探索了在模拟和真实环境中，使用GPT-4驱动的人形机器人作为新型大型语言模型（LLM）驱动行为方法的概念验证。LLM已展现出执行各种任务的能力，包括机器人代理行为。该问题涉及用目标提示LLM，LLM输出为完成该目标需要执行的子任务。先前的工作主要关注LLM生成的任务的可执行性和正确性。我们提出了一种成功解决安全、任务间过渡、任务时间范围和状态反馈等实际问题的方法。实验表明，我们的方法能够为可行的请求生成可执行的输出，并实现平滑过渡。在各种目标时间范围内，用户请求大部分时间都能实现。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的机器人控制方法主要关注生成任务的可执行性和正确性，忽略了实际应用中机器人安全、任务间平滑过渡以及任务时间范围等问题。这些问题可能导致机器人行为不稳定甚至发生危险。

核心思路：本文的核心思路是将LLM作为高级策略生成器，结合实时状态反馈和反应式行为框架。LLM负责生成任务序列，反应式行为框架负责根据实时状态调整机器人行为，从而保证安全性和平滑过渡。这种设计将LLM的规划能力与反应式控制的鲁棒性相结合。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) LLM策略生成器：接收用户目标，生成子任务序列；2) 状态反馈模块：实时监测机器人状态，并将状态信息反馈给反应式行为框架；3) 反应式行为框架：根据LLM生成的子任务和实时状态信息，控制机器人执行具体动作。该框架采用分层控制结构，LLM负责高层规划，反应式行为框架负责底层执行。

关键创新：该方法最重要的创新在于将LLM与反应式行为框架相结合，实现了机器人控制的安全性、平滑性和鲁棒性。与现有方法相比，该方法能够更好地处理实际应用中的各种不确定性和干扰，并保证机器人行为的稳定性。

关键设计：LLM的prompt设计至关重要，需要包含清晰的任务目标、机器人状态信息以及安全约束。反应式行为框架的设计需要考虑各种可能的机器人状态和环境变化，并设计相应的应对策略。具体参数设置和网络结构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够为可行的请求生成可执行的输出，并实现平滑过渡。在各种目标时间范围内，用户请求大部分时间都能实现。具体性能数据未知，但结果表明该方法在实际应用中具有良好的可行性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人应用场景，例如家庭服务机器人、工业机器人和医疗机器人。通过结合LLM的规划能力和反应式控制的鲁棒性，可以实现更智能、更安全、更可靠的机器人行为。未来，该方法有望推动机器人技术在实际生活中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

We explore the use of GPT-4 on a humanoid robot in simulation and the real world as proof of concept of a novel large language model (LLM) driven behaviour method. LLMs have shown the ability to perform various tasks, including robotic agent behaviour. The problem involves prompting the LLM with a goal, and the LLM outputs the sub-tasks to complete to achieve that goal. Previous works focus on the executability and correctness of the LLM's generated tasks. We propose a method that successfully addresses practical concerns around safety, transitions between tasks, time horizons of tasks and state feedback. In our experiments we have found that our approach produces output for feasible requests that can be executed every time, with smooth transitions. User requests are achieved most of the time across a range of goal time horizons.