A Human-in-the-loop Approach to Robot Action Replanning through LLM Common-Sense Reasoning
作者: Elena Merlo, Marta Lagomarsino, Arash Ajoudani
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-28
💡 一句话要点
提出一种人机协作方法，利用LLM常识推理增强机器人动作规划
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机协作 机器人动作规划 大型语言模型 常识推理 观察学习
📋 核心要点
- 现有机器人编程工具对非专业人士不友好，且仅依赖视觉信息的观察学习方法存在可扩展性和容错性问题。
- 该方法利用LLM的常识推理能力，结合用户自然语言指令，对基于视觉信息的机器人执行计划进行调整和优化。
- 实验表明，该方法能够有效纠正视觉误差，自适应调整计划，且无需额外演示，并具有良好的交互性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
为了促进机器人技术的广泛应用，非专业人士需要易于使用的编程工具。观察学习可以通过实践演示实现直观的人类技能转移，但仅依赖视觉输入在可扩展性和故障缓解方面效率低下，尤其是在基于单个演示时。本文提出了一种人机协作方法，通过自然语言输入大型语言模型（LLM）来增强机器人执行计划，该计划是基于单个RGB视频自动生成的。通过包含用户指定的目标或关键任务方面，并利用LLM的常识推理，该系统调整基于视觉的计划以防止潜在的失败，并根据收到的指令进行调整。实验证明了该框架在纠正视觉推导错误和调整计划方面的直观性和有效性，而无需额外的演示。此外，交互式计划改进和幻觉纠正提高了系统的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人编程门槛高，以及传统观察学习方法依赖单一视觉演示导致的可扩展性和容错性不足的问题。现有方法难以应对复杂环境和任务变化，容易出现视觉误差，且缺乏与用户的交互能力。
核心思路：核心思路是将人类的常识推理能力融入到机器人动作规划中，通过LLM理解用户的自然语言指令，并利用这些指令来修正和优化基于视觉信息的初始机器人执行计划。这种人机协作的方式可以提高机器人任务的适应性和鲁棒性。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 基于RGB视频的初始机器人执行计划生成模块；2) 用户自然语言指令输入模块；3) LLM常识推理和计划调整模块；4) 机器人执行模块。用户通过自然语言提供任务目标或关键信息，LLM基于这些信息对初始计划进行修正，最终生成可执行的机器人动作序列。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的常识推理能力引入到机器人动作规划中，实现了人机协作的机器人控制。与传统的完全依赖视觉信息或预编程的方法相比，该方法具有更强的适应性和鲁棒性，能够更好地应对复杂和变化的环境。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何将视觉信息和自然语言指令有效地融合；2) 如何设计LLM的prompt，使其能够准确理解用户的意图并生成合理的修正方案；3) 如何将LLM的输出转化为机器人可执行的动作指令。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效纠正视觉推导的错误，并根据用户指令自适应地调整计划，无需额外的演示。交互式计划改进和幻觉纠正提高了系统的鲁棒性。具体的性能数据和对比基线在论文中可能有所体现，但摘要中未明确给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人执行复杂任务的场景，例如智能制造、家庭服务、医疗辅助等。通过人机协作，非专业人员也能轻松地对机器人进行编程和控制，从而扩展机器人的应用范围，提高生产效率和服务质量。未来，该技术有望实现更智能、更灵活的机器人系统。
📄 摘要（原文）
To facilitate the wider adoption of robotics, accessible programming tools are required for non-experts. Observational learning enables intuitive human skills transfer through hands-on demonstrations, but relying solely on visual input can be inefficient in terms of scalability and failure mitigation, especially when based on a single demonstration. This paper presents a human-in-the-loop method for enhancing the robot execution plan, automatically generated based on a single RGB video, with natural language input to a Large Language Model (LLM). By including user-specified goals or critical task aspects and exploiting the LLM common-sense reasoning, the system adjusts the vision-based plan to prevent potential failures and adapts it based on the received instructions. Experiments demonstrated the framework intuitiveness and effectiveness in correcting vision-derived errors and adapting plans without requiring additional demonstrations. Moreover, interactive plan refinement and hallucination corrections promoted system robustness.