Anticipate, Adapt, Act: A Hybrid Framework for Task Planning
作者: Nabanita Dash, Ayush Kaura, Shivam Singh, Ramandeep Singh, Snehasis Banerjee, Mohan Sridharan, K. Madhava Krishna
分类: cs.RO
发布日期: 2026-02-23
备注: Accepted at IEEE European Conference on Mobile Robots (ECMR)
💡 一句话要点
提出一种混合框架，结合LLM和概率决策，提升机器人任务规划中的容错能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 任务规划 人机协作 大型语言模型 概率决策 失败预测
📋 核心要点
- 现有AI规划系统和LLM在处理任务不确定性方面存在不足，难以有效应对任务失败。
- 提出混合框架，结合LLM的预测能力和关系动态影响图的概率决策能力，提升容错性。
- 在VirtualHome 3D环境中实验表明，该框架相比现有方法，性能有显著提升。
📝 摘要（中文）
为了使机器人能够有效地与人类在复杂环境中协作，机器人需要具备预测和适应失败的关键能力。尽管当前人工智能规划系统和大型语言模型（LLM）表现出色，但由于任务及其结果的不确定性，这仍然是一个挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种混合框架，该框架将LLM的通用预测能力与关系动态影响图语言的概率序列决策能力相结合。对于任何给定的任务，机器人都会推理任务和尝试完成任务的人的能力；预测由于（人类）缺乏能力或缺乏相关领域对象而可能发生的潜在失败；并执行行动以防止此类失败或从中恢复。在VirtualHome 3D仿真环境中的实验评估表明，与最先进的基线相比，性能得到了显着提高。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人任务规划中，由于任务和执行者（特别是人类）的不确定性导致的潜在失败问题。现有方法，如纯粹的AI规划或LLM，难以有效预测和应对这些失败，导致任务执行效率低下甚至失败。
核心思路：论文的核心思路是将LLM的通用预测能力与概率序列决策模型相结合。LLM用于预测潜在的失败情况，而概率模型（Relational Dynamic Influence Diagram Language, RDDL）则用于在不确定性下进行序列决策，从而预防或应对这些失败。
技术框架：该混合框架包含以下主要模块：1) 任务理解模块：机器人理解当前的任务和执行者的能力。2) 失败预测模块：利用LLM预测由于执行者能力不足或缺乏必要对象可能导致的失败。3) 预防/恢复行动规划模块：使用RDDL进行概率序列决策，规划预防失败或从失败中恢复的行动。4) 行动执行模块：执行规划好的行动。整个流程是一个循环，不断监控任务执行情况，预测潜在失败，并调整行动计划。
关键创新：该方法最重要的创新在于将LLM的通用知识与概率决策模型相结合，从而在任务规划中同时利用了LLM的预测能力和概率模型的决策能力。与传统方法相比，该方法能够更好地处理任务执行过程中的不确定性，并采取主动措施预防或应对失败。
关键设计：论文中，LLM被用于生成潜在失败情况的列表，这些列表被用作RDDL模型的输入。RDDL模型则根据这些潜在失败情况，以及机器人和执行者的能力，计算出最优的行动策略。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在VirtualHome 3D仿真环境中，该混合框架在任务完成率方面显著优于现有基线方法。具体的性能提升数据未在摘要中给出，属于未知信息。但摘要强调了“substantial improvement”，表明性能提升较为明显。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机协作的各种场景，例如智能家居、医疗辅助、工业自动化等。通过预测和预防任务失败，可以提高人机协作效率，降低风险，并提升用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，实现更智能、更可靠的人机协作。
📄 摘要（原文）
Anticipating and adapting to failures is a key capability robots need to collaborate effectively with humans in complex domains. This continues to be a challenge despite the impressive performance of state of the art AI planning systems and Large Language Models (LLMs) because of the uncertainty associated with the tasks and their outcomes. Toward addressing this challenge, we present a hybrid framework that integrates the generic prediction capabilities of an LLM with the probabilistic sequential decision-making capability of Relational Dynamic Influence Diagram Language. For any given task, the robot reasons about the task and the capabilities of the human attempting to complete it; predicts potential failures due to lack of ability (in the human) or lack of relevant domain objects; and executes actions to prevent such failures or recover from them. Experimental evaluation in the VirtualHome 3D simulation environment demonstrates substantial improvement in performance compared with state of the art baselines.