An LLM-Driven Closed-Loop Autonomous Learning Framework for Robots Facing Uncovered Tasks in Open Environments

📄 arXiv: 2604.22199v1 📥 PDF

作者: Hong Su

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-04-24

💡 一句话要点

提出基于LLM的闭环自主学习框架，解决机器人开放环境下的未知任务处理问题

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

关键词: 自主学习 大型语言模型 机器人 开放环境 闭环控制

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖重复的LLM交互来处理机器人未知的任务，且成功执行或观察到的行为难以转化为可复用的本地知识。
  2. 该框架利用LLM进行高层推理，指导机器人进行任务分析、模型选择、数据收集和策略组织，实现自主学习。
  3. 实验表明，该框架能有效减少执行时间和对LLM的依赖，提升机器人在重复任务中的效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）驱动的闭环自主学习框架，用于解决机器人在开放环境中遇到的未覆盖任务。该框架首先检索本地方法库，判断是否存在可重用的解决方案。若未找到，则触发自主学习过程，LLM作为高层推理组件，负责任务分析、候选模型选择、数据收集规划以及执行或观察策略组织。机器人通过自我执行和主动观察进行学习，执行准实时训练和调整，并将验证后的结果整合到本地方法库中以供未来重用。通过这种循环往复的闭环过程，机器人逐步将执行和观察经验转化为可重用的本地能力，同时减少未来对重复外部LLM交互的依赖。实验结果表明，该框架在重复任务的自我执行和观察驱动设置中均能减少执行时间和对LLM的依赖，例如在重复任务自我执行实验中，平均总执行时间从7.7772秒减少到6.7779秒，每个任务的平均LLM调用次数从1.0减少到0.2。

🔬 方法详解

问题定义：在开放环境中运行的机器人经常遇到预定义方法无法处理的未知任务。现有方法通常依赖于重复调用大型语言模型（LLM）进行推理和决策，这导致了较高的计算成本和延迟。即使机器人成功执行了任务或观察到了成功的外部行为，这些经验也难以自动转化为可重用的本地知识，从而限制了机器人的长期自主性和效率。

核心思路：本文的核心思路是构建一个闭环自主学习框架，利用LLM作为高层推理引擎，指导机器人进行任务分析、模型选择、数据收集和策略组织。通过自我执行和主动观察，机器人能够将经验转化为可重用的本地知识，从而减少对LLM的依赖，提高处理未知任务的效率和自主性。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 本地方法库检索：检查是否存在可重用的解决方案。2) LLM驱动的自主学习：若未找到解决方案，则触发LLM进行任务分析、模型选择、数据收集规划和策略组织。3) 自我执行和主动观察：机器人通过执行任务和观察外部行为收集数据。4) 准实时训练和调整：利用收集到的数据进行模型训练和调整。5) 知识巩固：将验证后的模型整合到本地方法库中。整个过程形成一个闭环，不断提升机器人的本地能力。

关键创新：该框架的关键创新在于将LLM作为高层推理引擎，指导机器人进行自主学习，并将学习到的知识整合到本地方法库中。与现有方法相比，该框架能够更有效地利用LLM的推理能力，并将经验转化为可重用的本地知识，从而减少对LLM的依赖，提高机器人的自主性和效率。

关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些信息属于未知内容。但可以推测，模型选择可能涉及评估不同模型的适用性，数据收集规划可能需要考虑数据多样性和信息增益，知识巩固可能需要考虑模型泛化能力和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在重复任务的自我执行和观察驱动设置中均能减少执行时间和对LLM的依赖。例如，在重复任务自我执行实验中，平均总执行时间从7.7772秒减少到6.7779秒，每个任务的平均LLM调用次数从1.0减少到0.2。这些数据表明，该框架能够有效提升机器人的自主性和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在开放环境中自主运行的机器人，例如服务机器人、巡检机器人和探索机器人。通过自主学习和知识积累，机器人能够更好地适应复杂多变的环境，完成各种未知任务，提高工作效率和服务质量。未来，该框架有望推动机器人技术在智能制造、智慧城市等领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Autonomous robots operating in open environments need the ability to continuously handle tasks that are not covered by predefined local methods. However, existing approaches often rely on repeated large-language-model (LLM) interaction for uncovered tasks, and even successful executions or observed successful external behaviors are not always autonomously transformed into reusable local knowledge. In this paper, we propose an LLM-driven closed-loop autonomous learning framework for robots facing uncovered tasks in open environments. The proposed framework first retrieves the local method library to determine whether a reusable solution already exists for the current task or observed event. If no suitable method is found, it triggers an autonomous learning process in which the LLM serves as a high-level reasoning component for task analysis, candidate model selection, data collection planning, and execution or observation strategy organization. The robot then learns from both self-execution and active observation, performs quasi-real-time training and adjustment, and consolidates the validated result into the local method library for future reuse. Through this recurring closed-loop process, the robot gradually converts both execution-derived and observation-derived experience into reusable local capability while reducing future dependence on repeated external LLM interaction. Results show that the proposed framework reduces execution time and LLM dependence in both repeated-task self-execution and observation-driven settings, for example reducing the average total execution time from 7.7772s to 6.7779s and the average number of LLM calls per task from 1.0 to 0.2 in the repeated-task self-execution experiments.