Meta-Optimization and Program Search using Language Models for Task and Motion Planning
作者: Denis Shcherba, Eckart Cobo-Briesewitz, Cornelius V. Braun, Marc Toussaint
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-09-17)
备注: 8 pages main text, 11 pages appendix, accepted at the 9th Annual Conference on Robot Learning (CoRL 2025)
💡 一句话要点
提出基于元优化和程序搜索的语言模型方法，用于任务与运动规划。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 任务与运动规划 语言模型 程序搜索 元优化 机器人控制
📋 核心要点
- 现有的任务与运动规划方法在高层抽象（如链式简化技能原语）或缺乏抽象（如直接关节角度预测）方面存在局限性。
- 该方法的核心思想是利用程序搜索（基于轨迹优化问题）作为高层规划和底层控制之间的桥梁，并通过元优化来调整基础模型的输出参数。
- 在物体操作和绘图等复杂任务上的实验表明，该方法相比于之前的任务与运动规划方法有所改进，具体提升幅度未知。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的技术，该技术采用元优化的形式来解决任务与运动规划（TAMP）中的问题。该方法通过以下方式改进了高层规划和低层运动生成之间的接口：（i）使用基于轨迹优化问题的程序搜索作为基础模型和机器人控制之间的接口，以及（ii）利用零阶方法来优化基础模型输出中的数值参数。在具有挑战性的物体操作和绘图任务上的结果证实，我们提出的方法优于先前的TAMP方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决任务与运动规划（TAMP）中高层规划和底层控制之间接口不佳的问题。现有方法要么过度抽象，导致规划不够精细；要么缺乏抽象，直接预测关节角度，难以泛化。这些方法难以在规划速度、指令理解和控制精度之间取得平衡。
核心思路：论文的核心思路是利用程序搜索来生成轨迹优化问题，并将这些问题作为高层规划和底层控制之间的接口。通过这种方式，可以利用高层规划的全局视野和底层控制的精确性。此外，使用元优化来调整基础模型的输出参数，进一步提升性能。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用语言模型生成候选的轨迹优化程序；2) 使用程序搜索算法从候选程序中选择最优程序；3) 使用零阶优化方法优化程序中的数值参数；4) 将优化后的程序传递给机器人控制器执行。
关键创新：最重要的技术创新点在于使用程序搜索作为高层规划和底层控制之间的接口。与直接预测关节角度或使用预定义的技能原语不同，该方法可以根据任务动态地生成轨迹优化问题，从而实现更灵活和高效的规划。
关键设计：论文使用语言模型生成轨迹优化程序的代码。程序搜索算法的具体实现未知，但推测使用了某种启发式搜索或蒙特卡洛树搜索。零阶优化方法用于调整程序中的数值参数，例如目标位置或运动速度。损失函数的设计细节未知，但可能包括轨迹平滑性、避障约束和任务完成度等因素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在具有挑战性的物体操作和绘图任务上进行了实验，结果表明该方法优于先前的任务与运动规划方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要查阅论文全文才能得知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人任务，例如物体操作、装配、导航和绘图等。通过结合语言模型的理解能力和轨迹优化的精确控制，可以使机器人更好地理解人类指令并完成复杂任务。未来，该方法有望应用于智能制造、家庭服务和医疗辅助等领域。
📄 摘要（原文）
Intelligent interaction with the real world requires robotic agents to jointly reason over high-level plans and low-level controls. Task and motion planning (TAMP) addresses this by combining symbolic planning and continuous trajectory generation. Recently, foundation model approaches to TAMP have presented impressive results, including fast planning times and the execution of natural language instructions. Yet, the optimal interface between high-level planning and low-level motion generation remains an open question: prior approaches are limited by either too much abstraction (e.g., chaining simplified skill primitives) or a lack thereof (e.g., direct joint angle prediction). Our method introduces a novel technique employing a form of meta-optimization to address these issues by: (i) using program search over trajectory optimization problems as an interface between a foundation model and robot control, and (ii) leveraging a zero-order method to optimize numerical parameters in the foundation model output. Results on challenging object manipulation and drawing tasks confirm that our proposed method improves over prior TAMP approaches.