Deploying Foundation Model-Enabled Air and Ground Robots in the Field: Challenges and Opportunities

📄 arXiv: 2505.09477v1 📥 PDF

作者: Zachary Ravichandran, Fernando Cladera, Jason Hughes, Varun Murali, M. Ani Hsieh, George J. Pappas, Camillo J. Taylor, Vijay Kumar

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-14

备注: Accepted to the IEEE ICRA Workshop on Field Robotics 2025

💡 一句话要点

SPINE框架：在非结构化环境中部署基于大语言模型的空地机器人

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 机器人自主导航 模型蒸馏 非结构化环境 无人机规划

📋 核心要点

  1. 现有基于基础模型的机器人主要在封闭环境中运行，缺乏在大型非结构化环境中自主探索和导航的能力。
  2. 本文提出SPINE框架，通过集成大语言模型，使机器人能够在非结构化环境中进行大规模规划和自主导航。
  3. 通过模型蒸馏，SPINE框架能够部署在计算资源受限的机器人平台上，实现了语言驱动的无人机规划。

📝 摘要（中文）

本文探讨了将基础模型（FMs）集成到机器人中，使其能够理解自然语言并推理环境语义，从而实现在大型非结构化环境中部署机器人的挑战。现有FM机器人主要在封闭环境中运行，依赖于先验地图或完整的工作空间视图。本文介绍了SPINE，一个支持大语言模型（LLM）的自主框架，并展示了其在实际机器人场景中的部署，包括数公里的非结构化环境中的大规模LLM机器人规划。SPINE不依赖于特定的LLM，因此可以提炼出能够在尺寸、重量和功耗（SWaP）受限平台上运行的小型语言模型。通过初步的模型蒸馏工作，本文还展示了第一个使用片上语言模型的语言驱动无人机规划器。最后，提出了未来研究的几个有前景的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在大型、非结构化环境中部署基于基础模型的机器人所面临的挑战。现有方法通常依赖于预先构建的地图或对环境的完整感知，这在实际应用中往往不可行。痛点在于如何在计算资源有限的情况下，使机器人能够理解自然语言指令，并在未知环境中进行自主探索、导航和规划。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大语义理解和推理能力，结合机器人自主导航和规划算法，构建一个能够适应非结构化环境的自主系统。通过模型蒸馏，将大型LLM压缩成小型模型，使其能够在资源受限的机器人平台上运行。

技术框架：论文提出的SPINE框架包含以下主要模块：1) 环境感知模块，用于获取环境信息；2) 语言理解模块，利用LLM解析用户指令；3) 任务规划模块，根据用户指令和环境信息生成任务规划；4) 运动规划模块，生成具体的机器人运动轨迹；5) 控制执行模块，控制机器人执行运动。整体流程是从用户输入自然语言指令开始，经过各个模块的处理，最终驱动机器人完成任务。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将大语言模型成功应用于实际的机器人部署场景，并实现了在非结构化环境中的大规模自主规划。通过模型蒸馏，解决了LLM计算资源需求高的问题，使其能够在资源受限的机器人平台上运行。此外，SPINE框架的通用性使其可以与不同的LLM和机器人平台集成。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对机器人任务定制的LLM提示工程，以提高LLM对用户指令的理解和任务规划的准确性；2) 模型蒸馏策略，用于将大型LLM压缩成小型模型，同时保持其性能；3) 针对非结构化环境的运动规划算法，以确保机器人能够安全有效地导航。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文展示了SPINE框架在实际机器人场景中的部署，包括数公里的非结构化环境中的大规模LLM机器人规划。通过初步的模型蒸馏工作，实现了第一个使用片上语言模型的语言驱动无人机规划器。这些实验结果表明，SPINE框架能够有效地将大语言模型应用于实际机器人任务，并在资源受限的平台上实现自主导航和规划。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜索救援、环境监测、物流配送、农业巡检等领域。通过赋予机器人理解自然语言指令和在复杂环境中自主行动的能力，可以显著提高工作效率和安全性，降低人力成本。未来，随着基础模型和机器人技术的不断发展，该研究有望推动机器人更广泛地应用于各个行业。

📄 摘要（原文）

The integration of foundation models (FMs) into robotics has enabled robots to understand natural language and reason about the semantics in their environments. However, existing FM-enabled robots primary operate in closed-world settings, where the robot is given a full prior map or has a full view of its workspace. This paper addresses the deployment of FM-enabled robots in the field, where missions often require a robot to operate in large-scale and unstructured environments. To effectively accomplish these missions, robots must actively explore their environments, navigate obstacle-cluttered terrain, handle unexpected sensor inputs, and operate with compute constraints. We discuss recent deployments of SPINE, our LLM-enabled autonomy framework, in field robotic settings. To the best of our knowledge, we present the first demonstration of large-scale LLM-enabled robot planning in unstructured environments with several kilometers of missions. SPINE is agnostic to a particular LLM, which allows us to distill small language models capable of running onboard size, weight and power (SWaP) limited platforms. Via preliminary model distillation work, we then present the first language-driven UAV planner using on-device language models. We conclude our paper by proposing several promising directions for future research.