Trajectory Adaptation using Large Language Models
作者: Anurag Maurya, Tashmoy Ghosh, Ravi Prakash
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-04-17
备注: Accepted to CoRL LangRob workshop 2024
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的轨迹自适应框架，实现更灵活的人机交互
🎯 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: 轨迹自适应 大语言模型 人机交互 机器人控制 代码生成
📋 核心要点
- 现有机器人轨迹调整方法难以处理复杂指令，且通常需要针对特定任务进行训练，泛化性较差。
- 利用预训练大语言模型生成代码策略，直接调整轨迹航点，无需特定任务训练，提升灵活性和可解释性。
- 在多种机器人平台上进行仿真实验，验证了该方法能够成功地根据复杂人类指令调整轨迹。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种灵活的、基于语言的框架，用于根据人类指令调整机器人轨迹，以适应新的环境，从而实现更直观和可扩展的人机交互。该框架利用预训练的大语言模型（LLM）通过生成代码作为密集机器人操作的策略来调整轨迹航点，从而实现比现有方法更复杂和灵活的指令。这种方法允许我们整合更广泛的命令，包括数值输入。与需要训练的、基于特征的序列到序列模型相比，我们的方法不需要特定于任务的训练，并提供更高的可解释性和更有效的反馈机制。我们通过在Pybullet和Gazebo仿真环境中对机器人机械臂、飞行器和地面机器人进行的仿真实验验证了我们的方法，证明了LLM可以成功地将轨迹调整为复杂的人类指令。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人轨迹调整方法，如基于特征的序列到序列模型，通常需要针对特定任务进行训练，泛化能力有限。此外，它们在处理复杂指令（例如包含数值输入的指令）时表现不佳，且缺乏可解释性，难以进行有效的反馈和调试。
核心思路：本文的核心思路是利用预训练的大语言模型（LLM）的强大代码生成能力，将人类指令转化为机器人控制策略。LLM能够理解自然语言指令，并将其转化为可执行的代码，从而直接调整机器人轨迹的航点。这种方法避免了针对特定任务的训练，提高了泛化能力和灵活性。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 接收人类指令；2) 将指令输入到预训练的LLM中；3) LLM生成用于调整轨迹航点的代码；4) 将生成的代码应用于机器人轨迹，实现轨迹的自适应调整；5) 在仿真环境中验证调整后的轨迹。整个流程无需额外的训练步骤。
关键创新：最重要的技术创新点在于利用LLM直接生成控制代码，从而实现轨迹的自适应调整。与传统的基于特征的序列到序列模型相比，该方法无需针对特定任务进行训练，具有更强的泛化能力和灵活性。此外，LLM生成代码的过程具有可解释性，方便用户进行反馈和调试。
关键设计：论文中没有详细说明LLM的具体选择和prompt的设计，这些是影响最终效果的关键因素。另外，如何将LLM生成的代码有效地应用于机器人轨迹，以及如何处理LLM生成代码的潜在错误，也是需要考虑的关键设计问题。论文中没有明确提及损失函数或网络结构，因为该方法主要依赖于预训练LLM的能力，而不是从头开始训练模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在Pybullet和Gazebo仿真环境中对机器人机械臂、飞行器和地面机器人进行实验，验证了该方法的有效性。实验结果表明，LLM能够成功地将轨迹调整为复杂的人类指令，无需特定任务的训练。虽然论文中没有给出具体的性能指标提升数据，但强调了该方法在灵活性、可解释性和泛化能力方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人机协作的机器人应用场景，例如：智能制造中，机器人根据操作员的语音指令调整工作轨迹；灾难救援中，无人机根据救援人员的指示规划飞行路线；家庭服务机器人根据用户的口头命令完成特定任务。该方法有望提升人机交互的自然性和效率，促进机器人技术的普及。
📄 摘要（原文）
Adapting robot trajectories based on human instructions as per new situations is essential for achieving more intuitive and scalable human-robot interactions. This work proposes a flexible language-based framework to adapt generic robotic trajectories produced by off-the-shelf motion planners like RRT, A-star, etc, or learned from human demonstrations. We utilize pre-trained LLMs to adapt trajectory waypoints by generating code as a policy for dense robot manipulation, enabling more complex and flexible instructions than current methods. This approach allows us to incorporate a broader range of commands, including numerical inputs. Compared to state-of-the-art feature-based sequence-to-sequence models which require training, our method does not require task-specific training and offers greater interpretability and more effective feedback mechanisms. We validate our approach through simulation experiments on the robotic manipulator, aerial vehicle, and ground robot in the Pybullet and Gazebo simulation environments, demonstrating that LLMs can successfully adapt trajectories to complex human instructions.