ARRC: Advanced Reasoning Robot Control - Knowledge-Driven Autonomous Manipulation Using Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2510.05547v1 📥 PDF

作者: Eugene Vorobiov, Ammar Jaleel Mahmood, Salim Rezvani, Robin Chhabra

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-07

💡 一句话要点

ARRC：基于检索增强生成实现知识驱动的自主机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人控制 检索增强生成 大型语言模型 自主操作 RGB-D感知

📋 核心要点

  1. 现有机器人控制方法在处理复杂指令和未知环境时缺乏灵活性和泛化能力。
  2. ARRC利用RAG框架，通过检索相关知识并结合LLM生成行动计划，实现更智能的机器人控制。
  3. 实验表明，ARRC在桌面扫描、接近和拾取放置任务中表现出良好的有效性和适应性。

📝 摘要（中文）

ARRC（高级推理机器人控制）是一个实用的系统，它通过结合检索增强生成（RAG）与RGB-D感知和受保护的执行，将自然语言指令连接到安全的局部机器人控制，并应用于经济实惠的机器人手臂。该系统将精心设计的机器人知识（运动模式、任务模板和安全启发式方法）索引到向量数据库中，检索每个指令的任务相关上下文，并调节大型语言模型（LLM）以生成JSON结构化的行动计划。计划在配备Dynamixel驱动的平行夹爪和Intel RealSense D435相机的UFactory xArm 850上执行。感知使用AprilTag检测与深度信息融合，以生成以对象为中心的度量姿势。执行通过软件安全门强制执行：工作空间边界、速度和力上限、超时和有界重试。我们描述了架构、知识设计、集成选择以及用于桌面扫描、接近和拾取放置任务的可重复评估协议。实验结果证明了该方法的有效性。我们的设计表明，基于RAG的规划可以显著提高计划的有效性和适应性，同时保持感知和低级控制在机器人本地。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制方法难以将自然语言指令转化为可靠的机器人动作，尤其是在复杂或未知的环境中。痛点在于缺乏对任务上下文的理解和有效的知识利用，导致计划的有效性和适应性不足。

核心思路：ARRC的核心思路是利用检索增强生成（RAG）框架，将机器人控制相关的知识（运动模式、任务模板、安全规则等）存储在向量数据库中。当接收到自然语言指令时，系统检索与指令相关的知识，并将其作为上下文输入到大型语言模型（LLM）中，从而引导LLM生成更合理、更安全的行动计划。

技术框架：ARRC系统主要包含以下几个模块：1) 知识库：存储机器人控制相关的知识，包括运动模式、任务模板和安全启发式方法。2) 检索模块：根据自然语言指令，从知识库中检索相关的上下文信息。3) LLM规划器：利用检索到的上下文信息，生成JSON结构化的行动计划。4) 感知模块：使用RGB-D相机和AprilTag检测，获取环境和物体的三维信息。5) 执行模块：在软件安全门的保护下，执行LLM生成的行动计划。

关键创新：ARRC的关键创新在于将RAG框架应用于机器人控制领域，通过检索相关知识来增强LLM的规划能力。与传统的端到端方法相比，ARRC能够更好地利用先验知识，提高计划的有效性和适应性。此外，ARRC还采用了软件安全门来保证机器人的安全运行。

关键设计：知识库的设计是关键。论文中提到知识库包含运动模式、任务模板和安全启发式方法，但具体如何表示和存储这些知识，以及如何进行检索，论文中没有详细说明。此外，LLM的选择和训练，以及软件安全门的具体实现，也是重要的设计细节，论文中也没有给出详细的参数设置、损失函数或网络结构等信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，ARRC在桌面扫描、接近和拾取放置任务中表现出良好的性能。通过RAG框架，ARRC能够生成更有效、更安全的行动计划，提高了任务的成功率和效率。具体性能数据和对比基线在论文中没有明确给出，因此无法量化提升幅度。

🎯 应用场景

ARRC技术可应用于各种需要自主操作的机器人场景，例如智能制造、仓储物流、家庭服务等。通过自然语言指令，用户可以轻松地控制机器人完成复杂的任务，而无需专业的编程知识。该技术有望降低机器人使用的门槛，促进机器人在各行各业的普及。

📄 摘要（原文）

We present ARRC (Advanced Reasoning Robot Control), a practical system that connects natural-language instructions to safe local robotic control by combining Retrieval-Augmented Generation (RAG) with RGB-D perception and guarded execution on an affordable robot arm. The system indexes curated robot knowledge (movement patterns, task templates, and safety heuristics) in a vector database, retrieves task-relevant context for each instruction, and conditions a large language model (LLM) to produce JSON-structured action plans. Plans are executed on a UFactory xArm 850 fitted with a Dynamixel-driven parallel gripper and an Intel RealSense D435 camera. Perception uses AprilTag detections fused with depth to produce object-centric metric poses. Execution is enforced via software safety gates: workspace bounds, speed and force caps, timeouts, and bounded retries. We describe the architecture, knowledge design, integration choices, and a reproducible evaluation protocol for tabletop scan, approach, and pick-place tasks. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed approach. Our design shows that RAG-based planning can substantially improve plan validity and adaptability while keeping perception and low-level control local to the robot.