VerifyLLM: LLM-Based Pre-Execution Task Plan Verification for Robots

📄 arXiv: 2507.05118v1 📥 PDF

作者: Danil S. Grigorev, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-07-07

备注: IROS 2025

💡 一句话要点

VerifyLLM：基于LLM的机器人任务规划预执行验证

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人任务规划 大型语言模型 预执行验证 线性时序逻辑 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 机器人任务规划面临可靠性和效率的挑战，需要有效的预执行验证来减少错误。
  2. 利用LLM将自然语言指令转换为LTL，并分析动作序列的逻辑连贯性，从而验证任务计划。
  3. 在不同复杂度的家务任务数据集上进行了测试，验证了该模块在家用机器人领域的适用性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种架构，用于在模拟或真实环境中执行高层任务计划之前自动验证它们，旨在提高机器人任务规划的可靠性和效率。该方法利用大型语言模型（LLM），包含两个关键步骤：首先，将自然语言指令转换为线性时序逻辑（LTL）；然后，对动作序列进行全面分析。该模块利用LLM的推理能力来评估逻辑连贯性，并识别计划中潜在的差距。在不同复杂度的家务任务数据集上进行的严格测试表明，该模块具有广泛的适用性。本研究致力于提高任务规划的可靠性和效率，并满足自主系统中对鲁棒的预执行验证的关键需求。

🔬 方法详解

问题定义：机器人任务规划的可靠性和效率至关重要，但现有方法缺乏有效的预执行验证机制，导致任务执行过程中容易出现错误。尤其是在复杂任务中，人工设计的规则难以覆盖所有情况，需要更智能的方法来识别和纠正潜在问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力，对机器人任务计划进行预执行验证。通过将自然语言描述的任务转化为形式化的线性时序逻辑（LTL），并分析动作序列的逻辑连贯性，从而发现计划中的潜在错误和漏洞。这种方法能够更灵活、更智能地处理复杂的任务场景。

技术框架：VerifyLLM的整体架构包含两个主要模块：1) 自然语言到LTL的转换模块：该模块使用LLM将自然语言描述的任务指令转换为LTL公式。2) 动作序列分析模块：该模块接收LTL公式和动作序列作为输入，利用LLM的推理能力来评估动作序列是否满足LTL公式，从而验证计划的正确性。如果发现不满足的情况，则标记出潜在的错误或漏洞。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的推理能力应用于机器人任务规划的预执行验证。与传统的基于规则或模型的验证方法相比，该方法能够更灵活、更智能地处理复杂的任务场景，并能够从自然语言描述中自动提取任务逻辑。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。LLM的选择和prompt的设计是影响性能的关键因素，但具体细节未知。LTL公式的生成和动作序列的表示方式也会影响验证的准确性和效率，但具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在不同复杂度的家务任务数据集上进行了实验，验证了VerifyLLM的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地识别任务计划中的错误和漏洞，从而提高任务执行的成功率。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中未提及，因此具体实验亮点未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人任务规划场景，例如家用机器人、工业机器人、服务机器人等。通过在任务执行前进行验证，可以显著提高机器人的可靠性和效率，减少错误和故障，从而降低维护成本，提高用户满意度。未来，该方法还可以扩展到更复杂的任务和环境，例如多机器人协作、人机协作等。

📄 摘要（原文）

In the field of robotics, researchers face a critical challenge in ensuring reliable and efficient task planning. Verifying high-level task plans before execution significantly reduces errors and enhance the overall performance of these systems. In this paper, we propose an architecture for automatically verifying high-level task plans before their execution in simulator or real-world environments. Leveraging Large Language Models (LLMs), our approach consists of two key steps: first, the conversion of natural language instructions into Linear Temporal Logic (LTL), followed by a comprehensive analysis of action sequences. The module uses the reasoning capabilities of the LLM to evaluate logical coherence and identify potential gaps in the plan. Rigorous testing on datasets of varying complexity demonstrates the broad applicability of the module to household tasks. We contribute to improving the reliability and efficiency of task planning and addresses the critical need for robust pre-execution verification in autonomous systems. The code is available at https://verifyllm.github.io.