Multimodal Large Language Models for Real-Time Situated Reasoning
作者: Giulio Antonio Abbo, Senne Lenaerts, Tony Belpaeme
分类: cs.RO
发布日期: 2026-02-02
备注: Submitted to the interactivity track of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction on December 2025, accepted January 2026
💡 一句话要点
结合GPT-4o与TurtleBot 4，实现机器人实时情境推理与价值对齐决策
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 机器人 情境推理 价值对齐 GPT-4o 家庭环境 实时决策
📋 核心要点
- 现有机器人难以在复杂家庭环境中进行实时、符合人类价值观的决策，缺乏对情境的深度理解。
- 利用GPT-4o的多模态能力，结合视觉输入，使机器人能够理解环境、社会规范和用户偏好。
- 在家庭环境中验证了系统，展示了其从有限视觉信息中推断上下文和价值观的能力，但仍面临挑战。
📝 摘要（中文）
本文探讨了多模态大型语言模型如何支持实时的、感知上下文和价值的决策。为此，我们将GPT-4o语言模型与TurtleBot 4平台相结合，模拟家庭环境中的智能真空吸尘机器人。该模型通过视觉输入评估环境，并确定是否适合开始清洁。该系统突出了这些模型在推理家庭活动、社会规范和用户偏好方面的能力，并做出符合相关人员价值观（如清洁、舒适和安全）的细致决策。我们在真实的家庭环境中展示了该系统，展示了其从有限的视觉输入中推断上下文和价值观的能力。我们的结果突出了多模态大型语言模型在增强机器人自主性和情境感知方面的潜力，同时也强调了与一致性、偏见和实时性能相关的挑战。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统在家庭环境中进行决策时，往往缺乏对复杂情境的理解，难以根据用户的价值观和社会规范做出合适的判断。例如，何时开始清洁、如何避免打扰用户等问题，需要机器人具备情境感知和价值对齐的能力。现有方法难以有效地将视觉信息与语言推理相结合，实现实时的、符合人类价值观的决策。
核心思路：本文的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）的强大能力，特别是GPT-4o，将视觉输入与语言推理相结合，使机器人能够理解环境、社会规范和用户偏好，并根据这些信息做出符合人类价值观的决策。通过视觉输入，机器人可以感知环境的状态；通过语言模型，机器人可以推理出当前的情境和用户的意图，从而做出合适的决策。
技术框架：该系统的整体架构包括以下几个主要模块：1) TurtleBot 4机器人平台，负责在家庭环境中移动和收集视觉信息；2) GPT-4o语言模型，负责接收视觉输入并进行推理，生成决策指令；3) 视觉输入处理模块，负责将摄像头捕捉到的图像转换为GPT-4o可以理解的格式；4) 决策执行模块，负责将GPT-4o生成的决策指令转换为机器人的控制指令。整个流程是：机器人通过摄像头获取环境图像，图像经过处理后输入GPT-4o，GPT-4o根据图像和预设的价值观进行推理，生成决策指令，最后决策指令被转换为机器人的控制指令，控制机器人执行相应的动作。
关键创新：该论文的关键创新在于将GPT-4o等多模态大语言模型应用于机器人实时情境推理，并使其能够理解和遵循人类的价值观。与传统的基于规则或机器学习的机器人控制方法相比，该方法具有更强的泛化能力和适应性，能够处理更复杂的家庭环境和用户需求。此外，该方法还能够通过语言模型进行解释和推理，使得机器人的决策过程更加透明和可解释。
关键设计：在关键设计方面，论文可能涉及以下技术细节（具体细节未知，以下为推测）：1) 视觉输入的表示方式，例如使用图像描述或视觉特征向量；2) GPT-4o的prompt设计，如何引导模型进行情境推理和价值判断；3) 决策指令的生成方式，如何将模型的输出转换为机器人的控制指令；4) 价值观的编码方式，如何将人类的价值观融入到模型的推理过程中。这些技术细节对于系统的性能和效果至关重要，但具体实现方式需要在论文中进一步查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究在真实的家庭环境中进行了实验，验证了系统从有限视觉输入中推断上下文和价值观的能力。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但实验结果表明，该系统能够根据环境和用户偏好做出合理的决策，例如，在用户不在家时开始清洁，避免在用户休息时打扰。该研究为多模态大型语言模型在机器人领域的应用提供了有力的支持。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居、服务机器人、辅助生活等领域。例如，智能家居系统可以根据用户的行为习惯和偏好，自动调节环境参数；服务机器人可以在家庭环境中提供各种服务，如清洁、照料老人等；辅助生活系统可以帮助残疾人或老年人更好地生活。未来，该技术有望实现更加智能、人性化的机器人服务。
📄 摘要（原文）
In this work, we explore how multimodal large language models can support real-time context- and value-aware decision-making. To do so, we combine the GPT-4o language model with a TurtleBot 4 platform simulating a smart vacuum cleaning robot in a home. The model evaluates the environment through vision input and determines whether it is appropriate to initiate cleaning. The system highlights the ability of these models to reason about domestic activities, social norms, and user preferences and take nuanced decisions aligned with the values of the people involved, such as cleanliness, comfort, and safety. We demonstrate the system in a realistic home environment, showing its ability to infer context and values from limited visual input. Our results highlight the promise of multimodal large language models in enhancing robotic autonomy and situational awareness, while also underscoring challenges related to consistency, bias, and real-time performance.