Defining and Monitoring Complex Robot Activities via LLMs and Symbolic Reasoning
作者: Francesco Argenziano, Elena Umili, Francesco Leotta, Daniele Nardi
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2025-09-19
💡 一句话要点
利用LLM与符号推理定义和监控复杂机器人活动
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 自动规划 机器人活动 自然语言交互 符号推理
📋 核心要点
- 现有方法难以应对动态环境中机器人执行任务组合多变且未预定义的复杂活动。
- 该论文提出了一种结合LLM和自动规划的通用架构，允许用户用自然语言指定活动并监控机器人执行。
- 该架构已在现实世界的精准农业场景中实现并进行了定量评估，验证了其可行性。
📝 摘要（中文）
近年来，在工业和农业等动态和不可预测的环境中部署机器人来自动化劳动密集型和复杂活动（即由多个原子任务组成的活动）的兴趣日益浓厚。这些环境的一个关键特征是活动不是预定义的：虽然它们涉及一组有限的可能任务，但它们的组合可能因情况而异。此外，尽管机器人技术取得了最新进展，但人类监控高级活动（在过去、现在和未来的行动方面）的进展的能力仍然是确保安全关键流程正确执行的基础。在本文中，我们介绍了一种通用架构，该架构将大型语言模型 (LLM) 与自动规划相结合，使人类能够使用自然语言指定高级活动（也称为流程），并通过查询机器人来监控其执行情况。我们还介绍了使用最先进组件的这种架构的实现，并在现实世界的精准农业场景中定量评估了该方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在动态和不可预测的环境中，如何让人类能够以自然语言定义和监控机器人的复杂活动执行过程。现有方法的痛点在于，它们通常需要预先定义所有可能的活动组合，这在实际应用中是不现实的，因为环境变化和任务需求的多样性使得预定义变得困难且不灵活。此外，人类难以实时监控和理解机器人正在执行的复杂活动，尤其是在安全关键的场景下。
核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）与自动规划相结合。LLM用于理解人类以自然语言描述的活动目标和约束，并将其转化为机器人可以理解的符号表示。自动规划器则利用这些符号表示生成具体的任务执行计划。通过这种方式，系统可以灵活地适应不同的任务需求，并允许人类以直观的方式监控机器人的执行过程。
技术框架：该架构包含以下主要模块：1) 自然语言理解模块，使用LLM将人类的自然语言指令转换为符号表示；2) 自动规划模块，根据符号表示生成任务执行计划；3) 机器人执行模块，负责执行规划器生成的任务；4) 监控模块，用于跟踪机器人的执行状态，并向人类提供反馈。整个流程是：人类输入自然语言指令 -> LLM解析指令并生成符号表示 -> 自动规划器生成任务计划 -> 机器人执行计划 -> 监控模块提供执行状态反馈。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM与自动规划相结合，从而实现了以自然语言定义和监控复杂机器人活动的能力。与传统方法相比，该方法更加灵活、易于使用，并且能够更好地适应动态环境。此外，该架构还提供了一个通用的框架，可以应用于各种不同的机器人应用场景。
关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。具体使用的LLM模型和自动规划器是现成的工具，论文的重点在于如何将它们集成到一个统一的架构中。对于LLM，可能需要进行微调以更好地理解特定领域的自然语言指令。对于自动规划器，需要定义合适的领域模型，包括动作、状态和目标等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在现实世界的精准农业场景中对提出的架构进行了定量评估。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明，该架构能够有效地将人类的自然语言指令转化为机器人可执行的任务计划，并允许人类实时监控机器人的执行状态。这验证了该方法在实际应用中的可行性和有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要机器人执行复杂任务的领域，例如：精准农业（自动播种、施肥、收割等）、工业自动化（装配、检测、搬运等）、医疗保健（辅助手术、康复训练等）以及家庭服务（清洁、烹饪、照料老人等）。通过自然语言交互，用户可以轻松地指导机器人完成各种任务，从而提高生产效率、降低劳动成本并改善用户体验。未来，该技术有望实现更高级别的自主机器人，使其能够独立地规划和执行复杂任务。
📄 摘要（原文）
Recent years have witnessed a growing interest in automating labor-intensive and complex activities, i.e., those consisting of multiple atomic tasks, by deploying robots in dynamic and unpredictable environments such as industrial and agricultural settings. A key characteristic of these contexts is that activities are not predefined: while they involve a limited set of possible tasks, their combinations may vary depending on the situation. Moreover, despite recent advances in robotics, the ability for humans to monitor the progress of high-level activities - in terms of past, present, and future actions - remains fundamental to ensure the correct execution of safety-critical processes. In this paper, we introduce a general architecture that integrates Large Language Models (LLMs) with automated planning, enabling humans to specify high-level activities (also referred to as processes) using natural language, and to monitor their execution by querying a robot. We also present an implementation of this architecture using state-of-the-art components and quantitatively evaluate the approach in a real-world precision agriculture scenario.