Robotic Task Ambiguity Resolution via Natural Language Interaction
作者: Eugenio Chisari, Jan Ole von Hartz, Fabien Despinoy, Abhinav Valada
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-24
💡 一句话要点
提出AmbResVLM以解决机器人任务描述模糊性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人 自然语言处理 任务模糊性 语言条件策略 模糊性推理 智能机器人 任务执行
📋 核心要点
- 现有的语言条件策略在处理模糊任务描述时存在不足，容易导致机器人误解任务意图。
- 本文提出AmbResVLM，通过将语言目标与观察场景结合，明确推理任务模糊性，从而提高任务执行的准确性。
- 实验结果显示，AmbResVLM在模拟和真实环境中均显著提升了任务成功率，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
语言条件策略在机器人领域的应用日益广泛，用户可以通过自然语言指定任务。然而，任务描述的模糊性常导致机器人误解，从而引发政策失败。为了解决这一挑战，本文提出了AmbResVLM，一种新方法，通过观察场景来明确任务目标并推理任务模糊性。我们在模拟和真实世界领域进行了广泛评估，结果显示该方法在任务模糊性检测和解决方面优于现有的最先进基线。实际机器人实验表明，该模型将下游机器人策略的平均成功率从69.6%提升至97.1%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在执行自然语言任务时因任务描述模糊而导致的误解问题。现有方法主要集中在动作预测上，缺乏对任务描述的深入推理，导致机器人在面对模糊指令时容易失败。
核心思路：AmbResVLM的核心思路是将语言目标与实际观察到的场景进行结合，通过明确推理任务的模糊性来提高任务执行的成功率。这种设计使得机器人能够更好地理解用户意图，减少误解的可能性。
技术框架：该方法的整体架构包括语言输入处理、场景观察模块和模糊性推理模块。首先，系统接收自然语言指令并进行解析，然后结合传感器数据对当前环境进行观察，最后通过推理模块分析任务描述的模糊性并生成明确的执行策略。
关键创新：AmbResVLM的主要创新在于其模糊性推理机制，能够在任务描述不明确的情况下，基于环境信息进行有效的任务理解。这一机制与传统的仅依赖语言解析的方法有本质区别，显著提高了任务执行的准确性。
关键设计：在模型设计上，采用了多层次的神经网络结构来处理语言输入和环境信息，损失函数则结合了任务成功率和模糊性检测的指标，以确保模型在训练过程中能够平衡这两方面的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，AmbResVLM在任务模糊性检测和解决方面的表现优于现有最先进基线，实际机器人实验的成功率从69.6%提升至97.1%，证明了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和家庭助理等场景。通过提高机器人对自然语言指令的理解能力，能够显著提升其在复杂环境中的任务执行效率，进而推动智能机器人在日常生活和工作中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Language-conditioned policies have recently gained substantial adoption in robotics as they allow users to specify tasks using natural language, making them highly versatile. While much research has focused on improving the action prediction of language-conditioned policies, reasoning about task descriptions has been largely overlooked. Ambiguous task descriptions often lead to downstream policy failures due to misinterpretation by the robotic agent. To address this challenge, we introduce AmbResVLM, a novel method that grounds language goals in the observed scene and explicitly reasons about task ambiguity. We extensively evaluate its effectiveness in both simulated and real-world domains, demonstrating superior task ambiguity detection and resolution compared to recent state-of-the-art baselines. Finally, real robot experiments show that our model improves the performance of downstream robot policies, increasing the average success rate from 69.6% to 97.1%. We make the data, code, and trained models publicly available at https://ambres.cs.uni-freiburg.de.