BT-ACTION: A Test-Driven Approach for Modular Understanding of User Instruction Leveraging Behaviour Trees and LLMs

📄 arXiv: 2504.02779v1 📥 PDF

作者: Alexander Leszczynski, Sarah Gillet, Iolanda Leite, Fethiye Irmak Dogan

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-03

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

BT-ACTION：利用行为树和LLM，面向模块化理解用户指令的测试驱动方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 行为树 大型语言模型 机器人控制 自然语言理解 测试驱动开发

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将大型语言模型有效集成到机器人系统中，无法很好地处理复杂、抽象的用户指令，导致机器人执行任务时容易出错。
  2. BT-ACTION结合行为树的模块化结构和LLM的语言推理能力，通过测试驱动的方式生成连贯的机器人动作序列，从而更好地理解和执行用户指令。
  3. 实验结果表明，BT-ACTION的模块化设计减少了机器人犯错的次数，提高了用户信任度，用户也更倾向于使用BT-ACTION控制的机器人。

📝 摘要（中文）

自然语言指令通常是抽象和复杂的，需要机器人执行多个子任务，即使是看似简单的查询。例如，当用户要求机器人准备牛油果吐司时，该任务涉及多个顺序步骤。此外，这些指令对于机器人来说可能是模糊的或不可行的，或者可能超出机器人现有的知识。虽然大型语言模型（LLM）提供了强大的语言推理能力来应对这些挑战，但如何有效地将它们集成到机器人系统中仍然是一个关键挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种测试驱动的方法BT-ACTION，它结合了行为树（BT）的模块化结构和LLM，以生成连贯的机器人动作序列，从而遵循复杂的用户指令，特别是在厨房辅助环境中准备食谱。我们在一项包含45名参与者的综合用户研究中评估了BT-ACTION，将其性能与直接LLM提示进行了比较。结果表明，BT-ACTION的模块化设计有助于机器人减少错误并提高用户信任度，并且参与者对使用BT-ACTION的机器人表现出明显的偏好。代码已在https://github.com/1Eggbert7/BT_LLM上公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人如何理解和执行复杂自然语言指令的问题，尤其是在厨房辅助场景下。现有方法，特别是直接使用LLM进行指令生成，容易产生错误，因为LLM缺乏对机器人能力的明确建模和任务分解的结构化方法。这导致机器人难以处理指令中的模糊性、不可行性以及超出其知识范围的部分。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的用户指令分解为一系列模块化的机器人动作，并利用行为树（BT）来组织和执行这些动作。BT提供了一种结构化的方式来表示任务的层次关系和执行逻辑，而LLM则用于生成每个模块的具体动作。通过测试驱动的方法，不断优化LLM生成的动作，确保其可行性和有效性。

技术框架：BT-ACTION的整体框架包含以下几个主要模块：1) 用户指令输入；2) LLM根据指令生成初始的行为树；3) 测试模块对生成的行为树进行验证，检查动作的可行性和有效性；4) 如果测试失败，则反馈给LLM进行调整和优化；5) 最终通过验证的行为树被机器人执行。这个过程迭代进行，直到生成一个能够成功完成任务的行为树。

关键创新：该方法最重要的创新在于将LLM的语言理解能力与行为树的结构化执行能力相结合，并引入了测试驱动的开发模式。这种结合使得机器人能够更好地理解复杂指令，并生成更可靠的动作序列。与直接使用LLM相比，BT-ACTION能够更好地处理指令中的不确定性和错误，并提高任务的完成率。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何设计有效的测试用例来验证行为树的正确性；2) 如何将测试结果反馈给LLM，以便其进行有效的调整；3) 如何定义行为树的节点类型和连接方式，以便更好地表示任务的层次关系和执行逻辑。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能没有详细描述，需要参考代码实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BT-ACTION在用户信任度和任务完成度方面均优于直接使用LLM的方法。具体来说，使用BT-ACTION的机器人犯错次数更少，用户对机器人的信任度显著提高，并且用户更倾向于选择使用BT-ACTION控制的机器人。这些结果表明，BT-ACTION的模块化设计和测试驱动方法能够有效地提高机器人的性能和可靠性。

🎯 应用场景

BT-ACTION具有广泛的应用前景，不仅限于厨房辅助机器人，还可以应用于其他需要机器人理解和执行复杂指令的场景，例如家庭服务、工业自动化、医疗护理等。通过将自然语言指令转化为结构化的机器人动作，可以大大提高机器人的智能化水平和自主性，使其能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

Natural language instructions are often abstract and complex, requiring robots to execute multiple subtasks even for seemingly simple queries. For example, when a user asks a robot to prepare avocado toast, the task involves several sequential steps. Moreover, such instructions can be ambiguous or infeasible for the robot or may exceed the robot's existing knowledge. While Large Language Models (LLMs) offer strong language reasoning capabilities to handle these challenges, effectively integrating them into robotic systems remains a key challenge. To address this, we propose BT-ACTION, a test-driven approach that combines the modular structure of Behavior Trees (BT) with LLMs to generate coherent sequences of robot actions for following complex user instructions, specifically in the context of preparing recipes in a kitchen-assistance setting. We evaluated BT-ACTION in a comprehensive user study with 45 participants, comparing its performance to direct LLM prompting. Results demonstrate that the modular design of BT-ACTION helped the robot make fewer mistakes and increased user trust, and participants showed a significant preference for the robot leveraging BT-ACTION. The code is publicly available at https://github.com/1Eggbert7/BT_LLM.