Identifying Uncertainty in Self-Adaptive Robotics with Large Language Models
作者: Hassan Sartaj, Jalil Boudjadar, Mirgita Frasheri, Shaukat Ali, Peter Gorm Larsen
分类: cs.RO, cs.SE
发布日期: 2025-04-29 (更新: 2025-10-07)
期刊: IEEE Software (2025)
💡 一句话要点
利用大型语言模型识别自适应机器人中的不确定性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自适应机器人 大型语言模型 不确定性识别 软件工程 自动化 案例研究 机器人系统
📋 核心要点
- 自适应机器人面临动态环境中不确定性管理的挑战，现有方法依赖直觉和经验，缺乏系统性。
- 论文探索利用大型语言模型（LLM）自动化识别自适应机器人软件工程生命周期中的不确定性。
- 实验评估了10个LLM在四个工业案例中的表现，从业者对LLM的响应认可度高达63-88%。
📝 摘要（中文）
未来的自适应机器人需要在高度动态的环境中运行，同时有效地管理不确定性。然而，由于自适应机器人固有的复杂性以及对影响不确定性的各种因素缺乏全面的了解，识别此类机器人系统中的不确定性来源和影响，并定义适当的缓解策略具有挑战性。因此，从业者通常依赖直觉和来自类似系统的过往经验来解决不确定性。在本文中，我们评估了大型语言模型（LLM）在实现系统化和自动化方法以识别自适应机器人整个软件工程生命周期中的不确定性的潜力。为了进行评估，我们分析了10个具有不同能力的高级LLM，涵盖四个工业规模的机器人案例研究，收集了从业者对LLM生成的不确定性相关响应的看法。结果表明，从业者对LLM响应的认可度为63-88%，并对LLM在此目的中的实用性表示出浓厚的兴趣。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自适应机器人在复杂动态环境中运行时，如何系统性地识别和管理不确定性的问题。现有方法主要依赖于人工经验和直觉，缺乏自动化和系统化的手段，难以应对日益复杂的机器人系统和环境。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的知识推理和自然语言处理能力，将不确定性识别过程自动化。LLM能够分析机器人系统的设计文档、代码和运行数据，从中提取潜在的不确定性来源和影响，并生成相应的缓解策略建议。
技术框架：论文采用了一种基于案例研究的评估框架。首先，选择了四个工业规模的自适应机器人案例研究。然后，使用10个不同的LLM对这些案例进行分析，生成关于不确定性的响应。最后，邀请领域专家对LLM生成的响应进行评估，判断其准确性和实用性。
关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型应用于自适应机器人领域的不确定性识别。与传统方法相比，LLM能够更快速、更全面地识别潜在的不确定性，并提供更具针对性的缓解策略建议。
关键设计：论文的关键设计包括LLM的选择（选择了10个具有不同能力的高级LLM），案例研究的选择（选择了四个工业规模的案例以保证研究的实际意义），以及评估指标的设计（从业者对LLM响应的认可度）。论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为其重点在于评估LLM作为一种工具的潜力，而不是提出新的LLM模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，从业者对LLM生成的不确定性相关响应的认可度高达63-88%，这表明LLM在识别自适应机器人系统中的不确定性方面具有巨大的潜力。此外，从业者对LLM在此目的中的实用性表示出浓厚的兴趣，这进一步验证了该研究的价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种自适应机器人系统，例如自动驾驶汽车、智能制造机器人和医疗机器人。通过利用LLM自动识别和管理不确定性，可以提高机器人系统的可靠性、安全性和适应性，从而降低开发和维护成本，并加速机器人技术的应用。
📄 摘要（原文）
Future self-adaptive robots are expected to operate in highly dynamic environments while effectively managing uncertainties. However, identifying the sources and impacts of uncertainties in such robotic systems and defining appropriate mitigation strategies is challenging due to the inherent complexity of self-adaptive robots and the lack of comprehensive knowledge about the various factors influencing uncertainty. Hence, practitioners often rely on intuition and past experiences from similar systems to address uncertainties. In this article, we evaluate the potential of large language models (LLMs) in enabling a systematic and automated approach to identify uncertainties in self-adaptive robotics throughout the software engineering lifecycle. For this evaluation, we analyzed 10 advanced LLMs with varying capabilities across four industrial-sized robotics case studies, gathering the practitioners' perspectives on the LLM-generated responses related to uncertainties. Results showed that practitioners agreed with 63-88% of the LLM responses and expressed strong interest in the practicality of LLMs for this purpose.