Semantic Intelligence: Integrating GPT-4 with A Planning in Low-Cost Robotics

📄 arXiv: 2505.01931v1 📥 PDF

作者: Jesse Barkley, Abraham George, Amir Barati Farimani

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-03

备注: 10 pages, 4 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出GPT-4与A*算法结合的低成本机器人规划方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义理解 路径规划 低成本机器人 GPT-4 A*算法 智能决策 ROS2 环境感知

📋 核心要点

  1. 现有的机器人导航方法主要依赖于硬编码的状态机和几何路径规划，导致机器人无法有效理解复杂的语义指令。
  2. 本文提出了一种混合规划框架，将GPT-4的语义推理与A*算法结合，利用GPT-4处理任务逻辑，保持路径计算的准确性。
  3. 实验结果显示，尽管A*在基本路径生成上表现更佳，但GPT-4集成系统在处理语义任务时成功率高达96-100%。

📝 摘要（中文）

传统的机器人导航依赖于硬编码状态机和纯几何路径规划，限制了机器人对高层语义指令的理解能力。本文首先评估了GPT-4作为路径规划器的能力，并与A算法进行了比较，提出了一种将GPT-4的语义推理与A算法结合的混合规划框架。该方法通过基于提示的GPT-4推理处理任务逻辑，消除了显式有限状态机编码，同时保持A计算的准确路径。GPT-4模块能够理解指令和环境线索，并动态调整机器人的占用网格，以执行语义约束。实验表明，尽管A在基本路径生成和障碍物规避方面更快更准确，但GPT-4集成系统在语义任务上实现了96-100%的高成功率，展示了低成本机器人如何利用大型语言模型推理展现智能和上下文感知行为。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统机器人导航方法在理解高层语义指令方面的不足，现有方法依赖硬编码状态机和几何路径规划，无法处理复杂的环境信息和任务逻辑。

核心思路：论文提出的混合规划框架通过将GPT-4的语义推理能力与A*算法结合，利用GPT-4处理任务逻辑，消除了对有限状态机的需求，同时保持路径计算的准确性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是GPT-4模块，用于理解和处理高层语义指令；其次是A*算法模块，负责计算准确的路径；最后是动态占用网格调整模块，根据环境变化实时更新机器人的导航策略。

关键创新：最重要的技术创新在于将大型语言模型（GPT-4）与经典路径规划算法（A*）相结合，使得机器人能够在复杂环境中进行智能决策，而无需复杂的状态机编码。

关键设计：在技术细节上，GPT-4模块通过提示设计来引导推理过程，A*算法则保持其经典的启发式搜索策略，整体系统在硬件上要求较低，无需对模型进行微调。

📊 实验亮点

实验结果表明，尽管A*算法在基本路径生成和障碍物规避方面表现更快更准确，但GPT-4集成系统在处理语义任务时的成功率高达96-100%，显示出其在复杂任务中的优越性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括低成本机器人导航、智能家居、服务机器人等。通过结合语义理解与路径规划，机器人能够在复杂环境中更好地执行任务，提升用户体验和安全性。未来，这种方法可能推动更多智能机器人在日常生活中的应用，提升其自主性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

Classical robot navigation often relies on hardcoded state machines and purely geometric path planners, limiting a robot's ability to interpret high-level semantic instructions. In this paper, we first assess GPT-4's ability to act as a path planner compared to the A algorithm, then present a hybrid planning framework that integrates GPT-4's semantic reasoning with A on a low-cost robot platform operating on ROS2 Humble. Our approach eliminates explicit finite state machine (FSM) coding by using prompt-based GPT-4 reasoning to handle task logic while maintaining the accurate paths computed by A. The GPT-4 module provides semantic understanding of instructions and environmental cues (e.g., recognizing toxic obstacles or crowded areas to avoid, or understanding low-battery situations requiring alternate route selection), and dynamically adjusts the robot's occupancy grid via obstacle buffering to enforce semantic constraints. We demonstrate multi-step reasoning for sequential tasks, such as first navigating to a resource goal and then reaching a final destination safely. Experiments on a Petoi Bittle robot with an overhead camera and Raspberry Pi Zero 2W compare classical A against GPT-4-assisted planning. Results show that while A* is faster and more accurate for basic route generation and obstacle avoidance, the GPT-4-integrated system achieves high success rates (96-100%) on semantic tasks that are infeasible for pure geometric planners. This work highlights how affordable robots can exhibit intelligent, context-aware behaviors by leveraging large language model reasoning with minimal hardware and no fine-tuning.