Neuro-Symbolic Control with Large Language Models for Language-Guided Spatial Tasks
作者: Momina Liaqat Ali, Muhammad Abid
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-19
💡 一句话要点
提出神经符号控制框架，利用大语言模型解决语言引导的空间任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 神经符号控制 大语言模型 语言引导 具身智能 机器人操作
📋 核心要点
- 现有大语言模型在具身系统语言控制中存在不稳定性、收敛慢和幻觉动作等问题。
- 论文提出神经符号控制框架，利用轻量级神经控制器执行运动，LLM进行语义推理。
- 实验表明，该框架显著提升了成功率和效率，并对语言模型质量具有鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种模块化的神经符号控制框架，用于解决具身系统中语言条件控制问题。该框架明确区分了底层运动执行和高层语义推理。轻量级的神经delta控制器在连续空间中执行有界的增量动作，而本地部署的大语言模型（LLM）解释符号任务。在平面操作环境中，通过语言指定对象之间的空间关系，评估了该方法。通过大量实验，比较了仅LLM控制、仅神经控制以及所提出的LLM+DL框架，使用了Mistral、Phi和LLaMA-3.2等多种LLM。结果表明，与仅LLM的基线相比，神经符号集成始终提高成功率和效率，平均步数减少超过70%，速度提升高达8.83倍，同时对语言模型质量保持鲁棒性。该框架通过控制LLM输出符号，并将未解释的执行分配给在人工几何数据上训练的神经控制器，从而增强了可解释性、稳定性和泛化能力，无需强化学习或昂贵的rollout。实验结果表明，神经符号分解为集成语言理解和持续控制提供了一种可扩展且有原则的方法，从而促进了可靠且有效的语言引导具身系统的创建。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身智能体在复杂空间任务中，如何有效利用自然语言指令进行控制的问题。现有方法，特别是直接使用大语言模型进行控制，存在不稳定、收敛速度慢以及容易产生幻觉动作等问题，导致任务成功率低且效率低下。这些问题源于LLM直接处理连续控制信号的困难，以及缺乏对底层运动执行的精确控制。
核心思路：论文的核心思路是将控制任务分解为高层语义推理和底层运动执行两个模块，分别由大语言模型和神经控制器负责。LLM负责理解语言指令，并将其转化为符号化的动作指令；神经控制器则负责执行这些符号指令，生成具体的运动控制信号。这种神经符号结合的方式，既利用了LLM强大的语义理解能力，又避免了其直接处理连续控制信号的困难。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：1) LLM语义推理模块：负责接收语言指令，并将其解析为一系列符号化的动作指令，例如“将A移动到B的左边”。2) 神经Delta控制器模块：负责接收符号化的动作指令，并生成相应的运动控制信号，例如控制机械臂移动到目标位置。这两个模块通过符号化的动作指令进行连接，形成一个闭环控制系统。框架避免了强化学习或昂贵的rollout。
关键创新：论文的关键创新在于将神经符号控制的思想应用于语言引导的空间任务中，并提出了一种有效的模块化框架。该框架通过明确区分高层语义推理和底层运动执行，实现了LLM和神经控制器的优势互补，从而提高了控制系统的稳定性、效率和泛化能力。此外，该框架还具有良好的可解释性，因为每个模块的功能都非常明确。
关键设计：神经Delta控制器是一个轻量级的神经网络，其输入是当前状态和目标状态之间的差异（delta），输出是控制信号的增量。LLM采用本地部署的方式，可以使用不同的LLM模型，如Mistral、Phi和LLaMA-3.2。损失函数主要用于训练神经Delta控制器，采用人工几何数据进行训练，避免了对真实数据的依赖。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的神经符号控制框架在平面操作任务中，与仅LLM控制的基线相比，成功率和效率均得到显著提升。平均步数减少超过70%，速度提升高达8.83倍。此外，该框架对语言模型质量具有较强的鲁棒性，即使使用较小的LLM模型，也能取得良好的性能。这些结果验证了神经符号分解在语言引导控制中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、自动化装配、智能家居等领域。例如，用户可以通过自然语言指令控制机器人完成复杂的物体操作任务，如“将红色的杯子放到蓝色的盘子旁边”。该方法有望提高人机交互的自然性和效率，降低机器人使用的门槛，并促进智能机器人在实际场景中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Although large language models (LLMs) have recently become effective tools for language-conditioned control in embodied systems, instability, slow convergence, and hallucinated actions continue to limit their direct application to continuous control. A modular neuro-symbolic control framework that clearly distinguishes between low-level motion execution and high-level semantic reasoning is proposed in this work. While a lightweight neural delta controller performs bounded, incremental actions in continuous space, a locally deployed LLM interprets symbolic tasks. We assess the suggested method in a planar manipulation setting with spatial relations between objects specified by language. Numerous tasks and local language models, such as Mistral, Phi, and LLaMA-3.2, are used in extensive experiments to compare LLM-only control, neural-only control, and the suggested LLM+DL framework. In comparison to LLM-only baselines, the results show that the neuro-symbolic integration consistently increases both success rate and efficiency, achieving average step reductions exceeding 70% and speedups of up to 8.83x while remaining robust to language model quality. The suggested framework enhances interpretability, stability, and generalization without any need of reinforcement learning or costly rollouts by controlling the LLM to symbolic outputs and allocating uninterpreted execution to a neural controller trained on artificial geometric data. These outputs show empirically that neuro-symbolic decomposition offers a scalable and principled way to integrate language understanding with ongoing control, this approach promotes the creation of dependable and effective language-guided embodied systems.