AssemMate: Graph-Based LLM for Robotic Assembly Assistance
作者: Qi Zheng, Chaoran Zhang, Zijian Liang, EnTe Lin, Shubo Cui, Qinghongbing Xie, Zhaobo Xu, Long Zeng
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-15
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出AssemMate，利用图结构LLM辅助机器人进行装配任务。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人装配 大型语言模型 知识图谱 图卷积网络 人机交互 视觉感知 任务规划
📋 核心要点
- 现有基于LLM的机器人装配辅助方法依赖自然语言文本表示知识，存在上下文长、冗余等问题，难以满足机器人实时精确推理的需求。
- AssemMate利用图结构作为LLM的输入，实现知识图问答，支持人机交互和装配任务规划，提升了知识表示的简洁性和准确性。
- 实验结果表明，AssemMate在准确率、推理速度和上下文长度方面均优于现有方法，并在模拟和真实环境的机器人抓取实验中表现出优越性。
📝 摘要（中文）
基于大型语言模型（LLM）的机器人装配辅助已获得显著的研究关注。它需要注入领域特定知识，以通过与人类的自然语言交互来指导装配过程。尽管取得了一些进展，但现有方法以自然语言文本的形式表示知识。由于上下文较长且内容冗余，它们难以满足机器人对实时和精确推理的需求。为了弥合这一差距，我们提出了AssemMate，它利用图（一种简洁而准确的知识表示形式）作为输入。这种基于图的LLM支持知识图问答（KGQA），从而支持人机交互和特定产品的装配任务规划。除了交互式问答之外，AssemMate还支持感知堆叠场景并执行抓取以辅助装配。具体来说，一种自监督图卷积网络（GCN）将知识图实体和关系编码到潜在空间中，并将其与LLM的表示对齐，从而使LLM能够理解图信息。此外，采用了一种视觉增强策略来解决抓取中的堆叠场景。通过训练和评估，AssemMate优于现有方法，实现了更高的准确率（提高6.4%），更快的推理速度（快3倍）和更短的上下文长度（短28倍），同时在随机图上表现出强大的泛化能力。并且我们的方法通过在模拟和真实环境中的机器人抓取实验进一步证明了优越性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于LLM的机器人装配辅助方法，主要依赖于自然语言文本来表示装配知识。这种方式存在信息冗余、上下文过长的问题，导致机器人难以进行实时和精确的推理，从而影响装配效率和准确性。因此，需要一种更简洁、更高效的知识表示方法，以及能够理解和利用这种知识表示的LLM框架。
核心思路：AssemMate的核心思路是将装配知识表示为图结构，利用图的简洁性和准确性来克服自然语言文本的缺点。通过图卷积网络（GCN）将图结构信息编码到潜在空间，并与LLM的表示对齐，使LLM能够理解和利用图结构知识进行推理和规划。此外，针对实际装配场景中常见的堆叠物体，引入视觉增强策略来提升抓取能力。
技术框架：AssemMate主要包含以下几个模块：1) 知识图构建模块：将装配知识表示为图结构，包括实体（如零件）和关系（如连接方式）。2) 图嵌入模块：使用自监督GCN将知识图的实体和关系编码到潜在空间。3) LLM对齐模块：将图嵌入与LLM的表示对齐，使LLM能够理解图信息。4) 问答和规划模块：利用LLM进行知识图问答，并生成装配任务规划。5) 视觉感知模块：利用视觉信息感知堆叠场景，并辅助机器人进行抓取。
关键创新：AssemMate的关键创新在于使用图结构作为LLM的输入，并设计了相应的图嵌入和LLM对齐方法。与现有方法相比，AssemMate能够更有效地利用装配知识，实现更快速、更准确的推理和规划。此外，视觉增强策略的引入，提升了AssemMate在复杂装配场景中的适应性。
关键设计：GCN采用自监督学习的方式进行训练，损失函数的设计旨在最大化相似实体之间的嵌入相似度，同时最小化不相似实体之间的嵌入相似度。视觉增强策略中，使用了深度相机获取场景的深度信息，并结合图像分割技术来识别和定位堆叠的物体。LLM采用预训练的语言模型，并通过微调来适应装配任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
AssemMate在知识图问答任务中，相比现有方法，准确率提高了6.4%，推理速度提升了3倍，上下文长度缩短了28倍。在随机图上的实验表明，AssemMate具有强大的泛化能力。此外，在模拟和真实环境中的机器人抓取实验也验证了AssemMate的有效性，证明了其在实际装配场景中的应用潜力。
🎯 应用场景
AssemMate可应用于各种需要人机协作的装配场景，例如电子产品组装、汽车零部件装配、航空航天设备装配等。通过自然语言交互和智能规划，AssemMate能够显著提高装配效率和质量，降低人工成本，并减少人为错误。未来，该技术有望扩展到更复杂的机器人操作任务，例如维修、维护和拆卸等。
📄 摘要（原文）
Large Language Model (LLM)-based robotic assembly assistance has gained significant research attention. It requires the injection of domain-specific knowledge to guide the assembly process through natural language interaction with humans. Despite some progress, existing methods represent knowledge in the form of natural language text. Due to the long context and redundant content, they struggle to meet the robots' requirements for real-time and precise reasoning. In order to bridge this gap, we present AssemMate, which utilizes the graph\textemdash a concise and accurate form of knowledge representation\textemdash as input. This graph-based LLM enables knowledge graph question answering (KGQA), supporting human-robot interaction and assembly task planning for specific products. Beyond interactive QA, AssemMate also supports sensing stacked scenes and executing grasping to assist with assembly. Specifically, a self-supervised Graph Convolutional Network (GCN) encodes knowledge graph entities and relations into a latent space and aligns them with LLM's representation, enabling the LLM to understand graph information. In addition, a vision-enhanced strategy is employed to address stacked scenes in grasping. Through training and evaluation, AssemMate outperforms existing methods, achieving 6.4\% higher accuracy, 3 times faster inference, and 28 times shorter context length, while demonstrating strong generalization ability on random graphs. And our approach further demonstrates superiority through robotic grasping experiments in both simulated and real-world settings. More details can be found on the project page: https://github.com/cristina304/AssemMate.git