Deductive Chain-of-Thought Augmented Socially-aware Robot Navigation World Model

📄 arXiv: 2510.23509v1 📥 PDF

作者: Weizheng Wang, Obi Ike, Soyun Choi, Sungeun Hong, Byung-Cheol Min

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出NaviWM，结合世界模型与逻辑推理增强社交机器人导航

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社交机器人导航 大型语言模型 世界模型 演绎推理 形式逻辑 人机交互 机器人

📋 核心要点

  1. 现有社交机器人导航依赖LLM，但缺乏物理基础和逻辑一致性，导致行为不可靠。
  2. NaviWM结合时空世界模型和演绎推理，引导LLM进行多步骤逻辑推理，确保导航决策安全合规。
  3. 实验表明，NaviWM在拥挤环境中显著提高了导航成功率，并减少了社交违规行为。

📝 摘要（中文）

社交机器人导航越来越多地依赖于大型语言模型（LLM）进行推理、路径规划，以及在动态人类空间中的移动。然而，由于物理基础的局限性和逻辑一致性的薄弱，仅仅依赖LLM进行规划常常导致不可预测和不安全的行为，尤其是在动态人类空间中。本文介绍了一种具有社交感知能力的机器人导航世界模型NaviWM，它通过结构化的世界模型和逻辑驱动的思维链过程来增强LLM的推理能力。NaviWM包含两个主要组成部分：（1）一个时空世界模型，用于捕获环境中智能体的姿态、速度和活动；（2）一个演绎推理模块，用于引导LLM通过多步骤、基于逻辑的推理过程。这种集成使机器人能够在明确定义的约束（如个人空间、避碰和时间）下生成既符合社会规范又具有物理安全性的导航决策。与以往基于提示或微调的方法不同，NaviWM将社会规范编码为一阶逻辑，从而实现可解释和可验证的推理。实验表明，NaviWM提高了成功率并减少了社交违规行为，尤其是在拥挤的环境中。这些结果证明了将形式推理与LLM相结合以实现鲁棒的社交导航的益处。

🔬 方法详解

问题定义：现有社交机器人导航方法过度依赖大型语言模型，缺乏对物理世界的精确建模和逻辑推理能力，导致在复杂动态环境中出现不安全、不符合社会规范的行为。现有方法难以保证导航决策的可靠性和可解释性。

核心思路：NaviWM的核心思路是将大型语言模型的强大推理能力与结构化的世界模型和形式逻辑推理相结合。通过世界模型提供环境的精确表示，并通过逻辑推理保证决策的合理性和安全性，从而弥补LLM在物理基础和逻辑一致性方面的不足。

技术框架：NaviWM包含两个主要模块：1) 时空世界模型：用于捕获环境中智能体的姿态、速度和活动等信息，提供环境的精确表示。2) 演绎推理模块：该模块将社会规范编码为一阶逻辑，并引导LLM通过多步骤、基于逻辑的推理过程，生成符合社会规范和物理约束的导航决策。整体流程是，首先世界模型感知环境信息，然后演绎推理模块基于这些信息和预定义的逻辑规则进行推理，最后LLM根据推理结果生成导航指令。

关键创新：NaviWM的关键创新在于将形式逻辑推理引入到基于LLM的社交机器人导航中。与以往基于提示或微调的方法不同，NaviWM通过一阶逻辑显式地编码社会规范，使得推理过程具有可解释性和可验证性。这种结合形式推理和LLM的方法能够更好地处理复杂环境中的不确定性，并保证导航决策的安全性。

关键设计：NaviWM的关键设计包括：1) 世界模型的表示方式：如何有效地表示环境中智能体的状态和活动，以便于逻辑推理。2) 逻辑规则的定义：如何将社会规范和物理约束转化为一阶逻辑规则，例如个人空间的定义、避碰规则等。3) 推理过程的控制：如何引导LLM按照逻辑规则进行推理，避免产生不合理的决策。具体参数设置和网络结构等细节未在摘要中提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，NaviWM在拥挤环境中显著提高了导航成功率，并减少了社交违规行为。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，属于未知信息。但总体而言，NaviWM验证了结合形式推理与LLM在社交机器人导航中的有效性。

🎯 应用场景

NaviWM可应用于各种需要与人类进行安全、自然交互的机器人导航场景，例如：医院、商场、养老院等。该研究有助于提升服务型机器人在复杂社会环境中的适应性和可靠性，促进人机协作，并为未来更智能、更安全的机器人系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Social robot navigation increasingly relies on large language models for reasoning, path planning, and enabling movement in dynamic human spaces. However, relying solely on LLMs for planning often leads to unpredictable and unsafe behaviors, especially in dynamic human spaces, due to limited physical grounding and weak logical consistency. In this work, we introduce NaviWM, a socially-aware robot Navigation World Model that augments LLM reasoning with a structured world model and a logic-driven chain-of-thought process. NaviWM consists of two main components: (1) a spatial-temporal world model that captures the positions, velocities, and activities of agents in the environment, and (2) a deductive reasoning module that guides LLMs through a multi-step, logic-based inference process. This integration enables the robot to generate navigation decisions that are both socially compliant and physically safe, under well-defined constraints such as personal space, collision avoidance, and timing. Unlike previous methods based on prompting or fine-tuning, NaviWM encodes social norms as first-order logic, enabling interpretable and verifiable reasoning. Experiments show that NaviWM improves success rates and reduces social violations, particularly in crowded environments. These results demonstrate the benefit of combining formal reasoning with LLMs for robust social navigation. Additional experimental details and demo videos for this work can be found at: https://sites.google.com/view/NaviWM.