Speech-to-Trajectory: Learning Human-Like Verbal Guidance for Robot Motion

📄 arXiv: 2504.05084v1 📥 PDF

作者: Eran Beeri Bamani, Eden Nissinman, Rotem Atari, Nevo Heimann Saadon, Avishai Sintov

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-07

💡 一句话要点

提出Directive Language Model，实现语音指令到机器人运动轨迹的直接映射

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音指令 机器人运动 行为克隆 扩散模型 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法难以处理自然语言指令的多样性，依赖预定义命令，且输出不可预测，限制了机器人与人类的自然交互。
  2. DLM通过行为克隆直接学习语音指令到运动轨迹的映射，并利用GPT进行语义增强，提升模型对不同表达方式的泛化能力。
  3. 实验表明，DLM能够生成更自然、更符合人类意图的机器人运动轨迹，且对指令的结构化程度依赖更低。

📝 摘要（中文）

为了使机器人能够理解和执行非专业用户的自然语言指令，本文提出了一种名为Directive Language Model (DLM) 的新型语音到轨迹框架。DLM通过在人类引导机器人运动的模拟演示上进行行为克隆 (BC) 来实现。为了增强泛化能力，DLM利用基于GPT的语义增强技术生成训练命令的各种释义，并用相同的运动轨迹进行标记。此外，DLM还结合了基于扩散策略的轨迹生成方法，以实现自适应运动细化和随机采样。与基于LLM的方法相比，DLM确保了一致且可预测的运动，无需大量的提示工程，从而促进了实时机器人引导。由于DLM从轨迹数据中学习，因此它与机器人形态无关，可以部署在各种机器人平台上。实验结果表明，DLM提高了命令泛化能力，降低了对结构化措辞的依赖，并实现了类人运动。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法，特别是基于大型语言模型（LLM）的方法，在处理用户指令的语言变异性方面存在困难。它们通常依赖于预定义的命令集，并且输出结果可能不可预测，这限制了它们在实际机器人应用中的可用性。此外，基于LLM的方法通常需要大量的提示工程才能获得期望的结果。

核心思路：DLM的核心思路是直接学习从语音指令到机器人运动轨迹的映射，避免了对中间语义表示或预定义命令的依赖。通过行为克隆（BC），模型可以模仿人类引导机器人的运动轨迹。为了提高泛化能力，DLM利用GPT生成指令的多种释义，并将其与相同的运动轨迹相关联，从而使模型能够理解和执行具有不同表达方式的指令。

技术框架：DLM框架主要包含三个阶段：1) 数据生成阶段，通过模拟人类引导机器人运动来生成训练数据；2) 行为克隆阶段，使用生成的训练数据训练一个策略网络，该网络将语音指令映射到运动轨迹；3) 轨迹优化阶段，使用基于扩散策略的方法对生成的轨迹进行细化和优化，以提高运动的自然性和准确性。

关键创新：DLM的关键创新在于其直接学习语音指令到运动轨迹的映射，并结合了GPT的语义增强和基于扩散策略的轨迹优化。与传统的基于LLM的方法相比，DLM不需要大量的提示工程，并且能够生成更一致和可预测的运动轨迹。此外，DLM是与机器人形态无关的，可以部署在各种机器人平台上。

关键设计：DLM使用行为克隆（BC）作为主要的学习方法，通过最小化预测轨迹与真实轨迹之间的差异来训练策略网络。GPT被用于生成训练指令的多种释义，从而增加了训练数据的多样性。基于扩散策略的轨迹优化方法通过迭代地添加噪声和去噪来细化生成的轨迹，从而提高运动的自然性和准确性。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DLM在命令泛化能力方面优于现有方法，能够更好地处理具有不同表达方式的指令。与基于LLM的方法相比，DLM生成的运动轨迹更加一致和可预测，且不需要大量的提示工程。此外，DLM能够生成更自然、更符合人类意图的机器人运动轨迹。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于人机协作机器人、服务机器人、自动驾驶等领域。通过DLM，用户可以使用自然语言语音指令直接控制机器人执行各种任务，无需专业编程知识，极大地降低了机器人使用的门槛。未来，该技术有望促进机器人更广泛地融入日常生活，例如在家庭服务、医疗辅助、工业自动化等场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Full integration of robots into real-life applications necessitates their ability to interpret and execute natural language directives from untrained users. Given the inherent variability in human language, equivalent directives may be phrased differently, yet require consistent robot behavior. While Large Language Models (LLMs) have advanced language understanding, they often falter in handling user phrasing variability, rely on predefined commands, and exhibit unpredictable outputs. This letter introduces the Directive Language Model (DLM), a novel speech-to-trajectory framework that directly maps verbal commands to executable motion trajectories, bypassing predefined phrases. DLM utilizes Behavior Cloning (BC) on simulated demonstrations of human-guided robot motion. To enhance generalization, GPT-based semantic augmentation generates diverse paraphrases of training commands, labeled with the same motion trajectory. DLM further incorporates a diffusion policy-based trajectory generation for adaptive motion refinement and stochastic sampling. In contrast to LLM-based methods, DLM ensures consistent, predictable motion without extensive prompt engineering, facilitating real-time robotic guidance. As DLM learns from trajectory data, it is embodiment-agnostic, enabling deployment across diverse robotic platforms. Experimental results demonstrate DLM's improved command generalization, reduced dependence on structured phrasing, and achievement of human-like motion.