RecipeMasterLLM: Revisiting RoboEarth in the Era of Large Language Models

📄 arXiv: 2512.17309v1 📥 PDF

作者: Asil Kaan Bozcuoglu, Ziyuan Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-19

💡 一句话要点

RecipeMasterLLM：利用大语言模型重塑RoboEarth知识获取流程

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

关键词: 大型语言模型 RoboEarth 知识图谱 机器人 本体生成

📋 核心要点

  1. 现有RoboEarth知识构建依赖人工，效率低且难以扩展，无法适应快速变化的环境。
  2. RecipeMasterLLM利用微调的LLM自动生成OWL动作本体，简化知识获取流程，提升效率。
  3. 通过检索增强生成（RAG）融入环境知识，增强LLM的上下文理解，提高动作描述的准确性。

📝 摘要（中文）

RoboEarth是云计算机器人领域的先驱，它建立了一个基础框架，使机器人能够通过标准化的知识图谱共享和交换关于动作、对象和环境的知识。最初，这些知识主要由工程师使用OWL本体中的RDF三元组手工构建，而对象姿态的变化等更新则由机器人的控制和感知程序断言。然而，随着大型语言模型（LLM）的出现和快速发展，我们认为知识获取过程可以显著自动化。为此，我们提出了RecipeMasterLLM，一个高级规划器，它根据用户提示，基于标准化的知识图谱生成OWL动作本体。该架构利用经过微调的LLM，专门训练用于理解和生成与RoboEarth标准化知识图谱一致的动作描述。此外，在检索增强生成（RAG）阶段，环境知识被提供给LLM，以增强其上下文理解并提高生成的动作描述的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：RoboEarth旨在构建一个机器人共享知识的平台，但其知识图谱的构建和维护依赖于人工，效率低下且难以扩展。现有方法无法有效利用大规模数据和知识，难以适应动态变化的环境，阻碍了RoboEarth的进一步发展。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，自动生成RoboEarth所需的OWL动作本体。通过微调LLM，使其能够理解RoboEarth的知识图谱结构和动作描述规范，从而实现知识获取的自动化。

技术框架：RecipeMasterLLM采用检索增强生成（RAG）框架。首先，接收用户输入的任务指令。然后，从知识库中检索相关的环境知识，并将其与任务指令一起输入到微调后的LLM中。LLM根据输入生成OWL动作本体，该本体描述了完成任务所需的动作序列和步骤。最后，将生成的本体添加到RoboEarth的知识图谱中。

关键创新：该方法的核心创新在于利用LLM自动生成RoboEarth的动作本体，从而摆脱了人工构建的瓶颈。通过微调LLM，使其能够理解RoboEarth的特定知识结构和动作描述规范，保证了生成本体的质量和一致性。RAG框架的引入，则进一步提升了LLM的上下文理解能力，使其能够生成更准确和更符合实际情况的动作描述。

关键设计：LLM的微调采用了RoboEarth相关的动作描述数据进行训练，损失函数采用交叉熵损失。RAG阶段，知识库的检索采用基于语义相似度的检索方法，选择与任务指令最相关的环境知识。生成的OWL本体采用RoboEarth的标准格式，保证了与其他RoboEarth组件的兼容性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了RecipeMasterLLM，一个基于微调LLM的RoboEarth知识自动生成框架。通过RAG增强，LLM能够生成更准确的动作描述。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但该方法为RoboEarth的知识获取提供了一个新的思路，具有重要的理论和实践意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人应用场景，例如家庭服务机器人、工业机器人和医疗机器人。通过自动生成动作本体，机器人可以更快速地学习新的任务和适应新的环境，从而提高其自主性和智能化水平。此外，该方法还可以用于构建更完善的机器人知识库，促进机器人之间的知识共享和协作。

📄 摘要（原文）

RoboEarth was a pioneering initiative in cloud robotics, establishing a foundational framework for robots to share and exchange knowledge about actions, objects, and environments through a standardized knowledge graph. Initially, this knowledge was predominantly hand-crafted by engineers using RDF triples within OWL Ontologies, with updates, such as changes in an object's pose, being asserted by the robot's control and perception routines. However, with the advent and rapid development of Large Language Models (LLMs), we believe that the process of knowledge acquisition can be significantly automated. To this end, we propose RecipeMasterLLM, a high-level planner, that generates OWL action ontologies based on a standardized knowledge graph in response to user prompts. This architecture leverages a fine-tuned LLM specifically trained to understand and produce action descriptions consistent with the RoboEarth standardized knowledge graph. Moreover, during the Retrieval-Augmented Generation (RAG) phase, environmental knowledge is supplied to the LLM to enhance its contextual understanding and improve the accuracy of the generated action descriptions.