DEMONSTRATE: Zero-shot Language to Robotic Control via Multi-task Demonstration Learning

📄 arXiv: 2507.12855v1 📥 PDF

作者: Rahel Rickenbach, Bruce Lee, René Zurbrügg, Carmen Amo Alonso, Melanie N. Zeilinger

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-07-17

💡 一句话要点

DEMONSTRATE：基于多任务示教学习的零样本语言到机器人控制

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人控制 零样本学习 多任务学习 逆最优控制 语言到机器人 任务示教 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖LLM生成优化问题，需要专家设计包含数学表达式的上下文示例，且缺乏任务执行前的幻觉评估。
  2. DEMONSTRATE利用逆最优控制和多任务学习，用任务示教代替上下文提示，仅依赖任务描述的嵌入表示，降低了对LLM和专家知识的依赖。
  3. 通过模拟和硬件实验，验证了DEMONSTRATE在机器人手臂桌面操作任务中的有效性，并支持从少量示教中学习和评估幻觉。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DEMONSTRATE的新方法，用于实现零样本语言到机器人控制。该方法避免了使用大型语言模型（LLM）生成复杂的优化问题，而是依赖于任务描述的嵌入表示。DEMONSTRATE利用逆最优控制的思想，用任务示教代替上下文提示示例，并采用多任务学习来确保目标任务和示例任务的相似性。通过遥操作或机器人引导收集硬件示教数据，显著降低了设计上下文示例对工程专业知识的依赖。此外，强制的多任务结构支持从少量示教中学习，并能在任务执行前评估幻觉。通过模拟和硬件实验，验证了该方法在机器人手臂执行桌面操作任务中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在利用大型语言模型（LLM）进行机器人控制时，需要人工设计包含复杂数学表达式的上下文示例，这依赖于大量的工程专业知识。此外，在任务执行前，缺乏一种有效的方法来评估LLM可能产生的幻觉问题，这会影响控制系统的可靠性。

核心思路：DEMONSTRATE的核心思路是避免直接使用LLM生成复杂的优化问题，而是利用任务描述的嵌入表示，并通过逆最优控制（Inverse Optimal Control, IOC）学习从示教数据中推断出潜在的奖励函数。通过多任务学习，确保目标任务和示教任务的相似性，从而实现零样本的语言到机器人控制。这种方法降低了对LLM的依赖，并减少了对工程专业知识的需求。

技术框架：DEMONSTRATE的整体框架包含以下几个主要模块：1) 任务描述嵌入：将任务的语言描述转换为嵌入向量。2) 示教数据收集：通过遥操作或机器人引导收集任务示教数据。3) 逆最优控制学习：利用示教数据学习潜在的奖励函数。4) 多任务学习：通过多任务学习框架，将目标任务和示教任务关联起来，确保任务相似性。5) 控制器生成：基于学习到的奖励函数，生成控制策略。

关键创新：DEMONSTRATE的关键创新在于：1) 使用任务示教代替上下文提示，降低了对LLM和工程专业知识的依赖。2) 采用多任务学习，确保目标任务和示教任务的相似性，从而实现零样本控制。3) 提出了一种在任务执行前评估幻觉的方法，提高了控制系统的可靠性。

关键设计：DEMONSTRATE的关键设计包括：1) 任务描述嵌入方式的选择，例如使用预训练的语言模型（如BERT）进行嵌入。2) 逆最优控制学习算法的选择，例如使用最大熵逆强化学习（Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning）。3) 多任务学习框架的设计，例如使用共享的底层网络结构和任务特定的输出层。4) 幻觉评估指标的设计，例如基于任务描述和示教数据的相似性度量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过模拟和硬件实验验证了DEMONSTRATE的有效性。在机器人手臂桌面操作任务中，DEMONSTRATE能够从少量示教数据中学习，并成功完成任务。实验结果表明，DEMONSTRATE能够显著降低对工程专业知识的依赖，并在任务执行前评估幻觉，提高了控制系统的可靠性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

DEMONSTRATE方法具有广泛的应用前景，例如在智能制造、家庭服务机器人、医疗康复等领域。它可以用于简化机器人任务编程，降低对专业人员的依赖，并提高机器人的自主性和适应性。未来，该方法可以扩展到更复杂的任务和环境，实现更智能、更可靠的机器人控制。

📄 摘要（原文）

The integration of large language models (LLMs) with control systems has demonstrated significant potential in various settings, such as task completion with a robotic manipulator. A main reason for this success is the ability of LLMs to perform in-context learning, which, however, strongly relies on the design of task examples, closely related to the target tasks. Consequently, employing LLMs to formulate optimal control problems often requires task examples that contain explicit mathematical expressions, designed by trained engineers. Furthermore, there is often no principled way to evaluate for hallucination before task execution. To address these challenges, we propose DEMONSTRATE, a novel methodology that avoids the use of LLMs for complex optimization problem generations, and instead only relies on the embedding representations of task descriptions. To do this, we leverage tools from inverse optimal control to replace in-context prompt examples with task demonstrations, as well as the concept of multitask learning, which ensures target and example task similarity by construction. Given the fact that hardware demonstrations can easily be collected using teleoperation or guidance of the robot, our approach significantly reduces the reliance on engineering expertise for designing in-context examples. Furthermore, the enforced multitask structure enables learning from few demonstrations and assessment of hallucinations prior to task execution. We demonstrate the effectiveness of our method through simulation and hardware experiments involving a robotic arm tasked with tabletop manipulation.