Large language model-based task planning for service robots: A review

📄 arXiv: 2510.23357v1 📥 PDF

作者: Shaohan Bian, Ying Zhang, Guohui Tian, Zhiqiang Miao, Edmond Q. Wu, Simon X. Yang, Changchun Hua

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-27

备注: Submitted to Biomimetic Intelligence and Robotics for possible publication

💡 一句话要点

综述：基于大语言模型的服务机器人任务规划研究进展

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

关键词: 服务机器人 任务规划 大语言模型 多模态融合 机器人自主性

📋 核心要点

  1. 服务机器人需要在复杂环境中进行有效任务规划，现有方法在处理非结构化环境和多模态输入方面存在不足。
  2. 本文综述了如何利用大语言模型（LLMs）增强服务机器人的任务规划能力，使其能够更好地理解和执行复杂指令。
  3. 通过分析LLMs在文本、视觉、音频和多模态输入下的应用，总结了现有方法的局限性，并提出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）和机器人技术的快速发展，服务机器人日益融入日常生活，在复杂环境中提供广泛服务。为了智能高效地提供这些服务，强大而准确的任务规划能力至关重要。本文全面概述了LLMs在服务机器人中的集成应用，特别关注其在增强机器人任务规划方面的作用。首先，回顾了LLMs的开发和基础技术，包括预训练、微调、检索增强生成（RAG）和提示工程。然后，探讨了LLMs作为服务机器人认知核心——“大脑”的应用，讨论了LLMs如何促进自主性和决策能力的提升。此外，分析了LLM驱动的任务规划在各种输入模态（包括文本、视觉、音频和多模态输入）方面的最新进展。最后，总结了当前研究中的关键挑战和局限性，并提出了未来发展方向，以提升服务机器人在复杂、非结构化家庭环境中的任务规划能力。本综述旨在为人工智能和机器人领域的科研人员和从业者提供有价值的参考。

🔬 方法详解

问题定义：服务机器人需要在复杂、非结构化的环境中执行各种任务，例如家庭服务、医疗辅助等。现有的任务规划方法在处理自然语言指令、理解多模态信息以及适应动态变化的环境方面存在诸多挑战。传统方法依赖于预定义的规则和模型，难以泛化到新的场景和任务。

核心思路：利用大语言模型（LLMs）强大的自然语言理解和生成能力，将LLMs作为服务机器人的“大脑”，使其能够理解用户的指令，生成合理的任务规划，并根据环境反馈进行调整。核心在于利用LLMs的上下文学习能力和知识推理能力，实现更智能、更灵活的任务规划。

技术框架：该综述涵盖了LLM驱动的服务机器人任务规划的整体框架，主要包括以下几个阶段：1) 输入模态感知：通过文本、视觉、音频等多模态传感器获取环境信息和用户指令。2) LLM任务规划：利用LLMs理解用户意图，生成任务分解和行动序列。3) 机器人执行：将LLM生成的任务规划转化为机器人可执行的动作指令。4) 环境反馈与调整：机器人执行过程中，通过传感器获取环境反馈，LLM根据反馈调整任务规划。

关键创新：该综述的关键创新在于强调了LLMs在服务机器人任务规划中的核心作用，并系统地梳理了LLM在不同输入模态下的应用。与传统方法相比，LLM能够更好地理解自然语言指令，处理多模态信息，并进行知识推理，从而实现更智能的任务规划。

关键设计：综述中讨论了LLMs在任务规划中的关键设计，包括：1) Prompt Engineering：设计合适的prompt，引导LLM生成期望的任务规划。2) Retrieval-Augmented Generation (RAG)：利用外部知识库增强LLM的知识推理能力。3) Fine-tuning：针对特定任务对LLM进行微调，提高任务规划的准确性和效率。4) 多模态融合：设计有效的多模态融合策略，将文本、视觉、音频等信息整合到LLM中。

📊 实验亮点

该综述总结了LLM在服务机器人任务规划中的应用，涵盖了文本、视觉、音频和多模态输入。强调了LLM在理解自然语言指令、处理多模态信息和进行知识推理方面的优势。分析了现有方法的局限性，并提出了未来研究方向，为该领域的研究人员提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于家庭服务机器人、医疗辅助机器人、智能家居系统等领域。通过提升服务机器人的任务规划能力，可以使其更好地理解用户需求，提供更智能、更个性化的服务，从而提高生活质量和工作效率。未来，随着LLMs的不断发展，服务机器人将在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

With the rapid advancement of large language models (LLMs) and robotics, service robots are increasingly becoming an integral part of daily life, offering a wide range of services in complex environments. To deliver these services intelligently and efficiently, robust and accurate task planning capabilities are essential. This paper presents a comprehensive overview of the integration of LLMs into service robotics, with a particular focus on their role in enhancing robotic task planning. First, the development and foundational techniques of LLMs, including pre-training, fine-tuning, retrieval-augmented generation (RAG), and prompt engineering, are reviewed. We then explore the application of LLMs as the cognitive core-`brain'-of service robots, discussing how LLMs contribute to improved autonomy and decision-making. Furthermore, recent advancements in LLM-driven task planning across various input modalities are analyzed, including text, visual, audio, and multimodal inputs. Finally, we summarize key challenges and limitations in current research and propose future directions to advance the task planning capabilities of service robots in complex, unstructured domestic environments. This review aims to serve as a valuable reference for researchers and practitioners in the fields of artificial intelligence and robotics.