An LLM-powered Natural-to-Robotic Language Translation Framework with Correctness Guarantees

📄 arXiv: 2508.19074v1 📥 PDF

作者: ZhenDong Chen, ZhanShang Nie, ShiXing Wan, JunYi Li, YongTian Cheng, Shuai Zhao

分类: cs.RO, cs.AI, cs.PL

发布日期: 2025-08-26

💡 一句话要点

提出自然-机器人语言翻译框架以解决编程错误问题

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

关键词: 大型语言模型 机器人控制 自然语言处理 程序生成 正确性验证 反馈机制 机器人技能语言

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖LLM直接从自然语言生成可执行程序，容易导致编程错误，影响机器人应用的有效性。
  2. 本文提出了一种自然-机器人语言翻译框架，通过引入RSL和反馈机制，确保生成程序的正确性并提升生成效果。
  3. 实验结果显示，该框架在多种任务和LLM下均表现优异，尤其在轻量级LLM的应用中成功率显著提高。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）在机器人领域的应用日益增加，生成特定用户任务的机器人控制程序成为可能。然而，现有方法在生成可执行程序时常常面临高复杂性任务导致的编程错误。本文提出了一种自然-机器人语言翻译框架，提供生成控制程序的正确性验证，并通过基于反馈的微调提升LLM的生成性能。为此，提出了机器人技能语言（RSL），以简化控制程序的复杂细节，并构建了RSL编译器和调试器，以验证LLM生成的RSL程序并提供错误反馈，确保程序在执行前的正确性。实验结果表明，该框架在多种LLM和任务下均优于现有方法，尤其在轻量级LLM的应用中表现出高成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM生成机器人控制程序时的编程错误问题，尤其是在高复杂性任务下，生成的代码常常不一致，导致执行失败。

核心思路：提出一种自然-机器人语言翻译框架，通过引入机器人技能语言（RSL）来简化控制程序的复杂性，并通过编译器和调试器提供正确性验证和反馈，从而提升生成程序的质量。

技术框架：整体架构包括自然语言输入、RSL生成、RSL编译器和调试器。用户输入自然语言任务，LLM生成RSL程序，编译器验证程序的正确性，并提供反馈以优化生成结果。

关键创新：最重要的创新在于引入了RSL作为中介语言，能够有效抽象控制程序的复杂细节，并通过反馈机制确保生成程序的正确性，显著提升了LLM在机器人控制中的应用效果。

关键设计：在设计中，RSL的语法和语义被精心构建，以确保其能够准确表达机器人技能；编译器和调试器的实现则采用了高效的错误检测算法，以快速反馈并优化生成的RSL程序。

📊 实验亮点

实验结果表明，NRTrans框架在多种LLM和任务下均优于现有方法，特别是在轻量级LLM的应用中，成功率高达XX%，相比基线提升了YY%。这一成果展示了该框架在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化控制系统和人机交互等。通过提供可靠的程序生成和验证机制，可以大幅提升机器人在复杂任务中的执行能力，推动机器人技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

The Large Language Models (LLM) are increasingly being deployed in robotics to generate robot control programs for specific user tasks, enabling embodied intelligence. Existing methods primarily focus on LLM training and prompt design that utilize LLMs to generate executable programs directly from user tasks in natural language. However, due to the inconsistency of the LLMs and the high complexity of the tasks, such best-effort approaches often lead to tremendous programming errors in the generated code, which significantly undermines the effectiveness especially when the light-weight LLMs are applied. This paper introduces a natural-robotic language translation framework that (i) provides correctness verification for generated control programs and (ii) enhances the performance of LLMs in program generation via feedback-based fine-tuning for the programs. To achieve this, a Robot Skill Language (RSL) is proposed to abstract away from the intricate details of the control programs, bridging the natural language tasks with the underlying robot skills. Then, the RSL compiler and debugger are constructed to verify RSL programs generated by the LLM and provide error feedback to the LLM for refining the outputs until being verified by the compiler. This provides correctness guarantees for the LLM-generated programs before being offloaded to the robots for execution, significantly enhancing the effectiveness of LLM-powered robotic applications. Experiments demonstrate NRTrans outperforms the existing method under a range of LLMs and tasks, and achieves a high success rate for light-weight LLMs.