ConceptBot: Enhancing Robot's Autonomy through Task Decomposition with Large Language Models and Knowledge Graph

📄 arXiv: 2509.00570v1 📥 PDF

作者: Alessandro Leanza, Angelo Moroncelli, Giuseppe Vizzari, Francesco Braghin, Loris Roveda, Blerina Spahiu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-30

💡 一句话要点

提出ConceptBot以解决机器人自主性不足的问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人规划 大型语言模型 知识图谱 任务分解 自主性增强 自然语言处理 风险意识 模块化设计

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理自然语言指令时常面临歧义，缺乏常识推理能力，导致机器人自主性不足。
  2. ConceptBot通过结合大型语言模型和知识图谱，采用模块化设计来增强机器人对任务的理解和执行能力。
  3. 实验结果显示，ConceptBot在多项任务中表现优异，尤其在隐含任务和风险意识任务上显著超越了现有基线。

📝 摘要（中文）

ConceptBot是一个模块化的机器人规划框架，结合了大型语言模型和知识图谱，旨在生成可行且风险意识强的计划，尽管自然语言指令存在歧义，并能正确分析环境中的物体。为此，ConceptBot集成了三个模块：对象属性提取（OPE）模块，通过ConceptNet丰富场景理解；用户请求处理（URP）模块，消歧义并结构化指令；规划器生成上下文感知的可行抓取和放置策略。在与Google SayCan的比较评估中，ConceptBot在明确任务上取得100%的成功率，在隐含任务上保持87%的准确率，而SayCan仅为31%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人在执行自然语言指令时的歧义性和常识推理不足的问题。现有方法如Google SayCan在隐含任务和风险意识任务上表现不佳，限制了机器人的自主性和可靠性。

核心思路：ConceptBot的核心思路是通过模块化设计，结合大型语言模型和知识图谱，增强机器人对环境和任务的理解能力，从而生成更为可靠的执行计划。

技术框架：ConceptBot的整体架构包括三个主要模块：对象属性提取（OPE）模块用于丰富场景理解，用户请求处理（URP）模块用于消歧义和结构化指令，规划器则生成上下文感知的可行抓取和放置策略。

关键创新：ConceptBot的关键创新在于其模块化设计和对知识图谱的有效利用，使得机器人能够在没有领域特定训练的情况下，提升对复杂任务的处理能力。

关键设计：在设计中，OPE模块利用ConceptNet进行语义概念提取，URP模块采用自然语言处理技术进行指令解析，规划器则基于上下文生成策略，确保机器人在执行任务时的准确性和安全性。

📊 实验亮点

在与Google SayCan的比较实验中，ConceptBot在明确任务上实现了100%的成功率，在隐含任务上达到了87%的准确率，而SayCan仅为31%。在风险意识任务中，ConceptBot的表现为76%，而SayCan仅为15%。这些结果表明ConceptBot在多种任务场景下的显著优势。

🎯 应用场景

ConceptBot的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括智能家居、工业自动化和服务机器人等。通过提升机器人对复杂任务的理解和执行能力，ConceptBot能够在动态和不确定的环境中提供更高效的解决方案，推动机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

ConceptBot is a modular robotic planning framework that combines Large Language Models and Knowledge Graphs to generate feasible and risk-aware plans despite ambiguities in natural language instructions and correctly analyzing the objects present in the environment - challenges that typically arise from a lack of commonsense reasoning. To do that, ConceptBot integrates (i) an Object Property Extraction (OPE) module that enriches scene understanding with semantic concepts from ConceptNet, (ii) a User Request Processing (URP) module that disambiguates and structures instructions, and (iii) a Planner that generates context-aware, feasible pick-and-place policies. In comparative evaluations against Google SayCan, ConceptBot achieved 100% success on explicit tasks, maintained 87% accuracy on implicit tasks (versus 31% for SayCan), reached 76% on risk-aware tasks (versus 15%), and outperformed SayCan in application-specific scenarios, including material classification (70% vs. 20%) and toxicity detection (86% vs. 36%). On SafeAgentBench, ConceptBot achieved an overall score of 80% (versus 46% for the next-best baseline). These results, validated in both simulation and laboratory experiments, demonstrate ConceptBot's ability to generalize without domain-specific training and to significantly improve the reliability of robotic policies in unstructured environments. Website: https://sites.google.com/view/conceptbot