学术报告：基于大语言模型的机器人任务规划系统研究

一、研究背景和基本信息

本文是关于机器人任务规划领域的创新研究，题为《One to rule them all: Natural language to bind communication, perception and action》，由Simone Colombani、Dimitri Ognibene 和 Giuseppe Boccignone 等研究人员撰写，分别隶属于University of Milan、University of Milano-Bicocca，以及Oversonic Robotics。研究被2024年11月25日至28日于意大利Bolzano举办的AI4CC-IPS-RCRA-SPIRIT 2024国际研讨会录用并发表。

该研究聚焦于人机交互与机器人任务规划，旨在探索如何在动态环境中，通过结合大语言模型（Large Language Models, LLMs）来改进机器人执行复杂任务的能力。研究背景基于传统机器人系统较低的灵活性与适应性，这些系统普遍依赖预设的静态指令或封闭的知识库，难以满足复杂动态环境中的实际需求。通过结合自然语言处理、大规模知识图和反馈机制，这项研究试图突破机器人任务规划的适配性瓶颈。

二、研究背景与目的

人机交互领域的关键挑战在于设计能够灵活理解用户命令、并在复杂动态环境中执行任务的机器人系统。具体来说，传统机器人技术通常使用预编程指令，这在面对新环境中难以动态调整。此外，传统系统处理任务失败的能力不足，当遇到传感器错误或任务执行失败时，往往需要人工干预，无法高效处理。

为了应对上述问题，本文研究通过将LLMs与改进的REACT框架相结合，提出了一种面向任务规划的架构模型。研究核心目标包括：利用自然语言将用户的任务指令转化为机器人可执行的操作序列；集成实时环境感知与动态规划；引入失败管理与反馈策略以优化任务执行效率。该系统最终应用于由Oversonic Robotics开发的认知类人机器人RobeE，并通过实验验证了其灵活性和适应性。

三、研究方法与工作流程

本研究工作流程分为以下几部分，展示了该系统从设计到实现的完整路径：

（1）系统架构设计

机器人系统由两个主要模块组成： - 感知模块（Perception Module）： 负责实时感知和解释环境，通过构建有向语义图表示环境的几何和语义信息。 - 规划模块（Planner Module）： 将感知模块提供的信息转化为具体的行动计划，并对任务进行规划、执行与管理。

研究的核心是任务规划模块，详细设计了五个子模块： 1. 任务规划器（Task Planner）： 利用LLMs，根据用户指令生成高层次技能（如“移动到某地”或“抓取物品”）。 2. 技能规划器（Skill Planner）： 将高层次技能翻译为低层次可执行命令。 3. 执行器（Executor）： 根据低层次命令直接控制机器人硬件执行物理操作。 4. 控制器（Controller）： 监控命令执行状态，检测是否存在错误或异常。 5. 解释器（Explainer）： 分析失败原因，从历史数据集中检索类似案例并提出应对建议。

（2）任务规划算法

在规划任务的过程中，该系统利用了扩展版REACT框架。REACT框架融合了推理（Reasoning）与行动（Action）阶段，通过LLMs动态生成和更新当前任务背景信息。研究细化了REACT框架的行为，包括： - 引入物理交互动作（Skill Actions），允许机器人对环境进行物理操作； - 引入感知动作（Perception Actions），通过查询环境信息更新任务背景。

工作流程包括以下三个阶段： 1. 推理阶段： 结合环境信息分解用户任务，生成目标技能。 2. 行动阶段： 根据任务需求，执行物理动作或感知动作。 3. 反馈循环： 通过控制器与解释器模块，收集失败信息并调整规划。

（3）技能规划与执行

在完成高层次技能分解后，技能规划器负责将其翻译为低层次命令，如： - “抓取”（Pick）： 先调整机械臂对准物体，随后抓取并抬起物体。 - “移动到目的地”（Goto）： 控制导航系统到达指定位置。

与此同时，执行器负责按照规划好的指令运行机器人硬件，并通过传感器实时监控任务进展。

（4）错误处理与动态规划

研究通过控制器与解释器组件实现了两层错误处理机制： - 控制器监控硬件反馈，识别错误并报告至解释器； - 解释器利用相似案例数据，为任务规划器提供调整建议，例如重新感知环境或修正目标物体位置。

四、研究结果与实验数据

研究团队在模拟环境中设置了厨房和卧室两个场景，分别测试机器人执行简单请求、中等复杂请求与复杂请求的效果。

• 简单请求： 如“抓取你面前的瓶子”。该类请求通常只涉及单一技能，系统以90%的成功率完成任务。
• 中等复杂请求： 如“移到厨房，抓取瓶子，并将其放到卧室的桌上”。此类请求需要多步骤规划，成功率为75%。
• 复杂请求： 如“我渴了，你能帮我吗？”。此类任务需要推测并拆解用户意图，成功率仅为25%。

从实验输出看，低成功率主要源于自然语言的不明确性以及复杂环境反馈的干扰。但总体而言，该系统表现出了较好的动态适应能力和任务规划效率。

五、研究结论与意义

本文提出的基于LLMs的任务规划系统在以下几个方面取得了有意义的进展： 1. 科学意义： 提升了机器人在动态环境中理解和执行任务的能力，为自然语言处理与机器人交互领域提供了新的研究思路。 2. 应用价值： 系统可用于个人助理机器人、智能制造等场景，尤其在人机共存的动态环境中具有显著优势。 3. 创新点： 将LLMs与扩展版REACT框架结合，不仅增强了任务规划过程中的灵活性，还通过反馈机制提高了任务错误处理能力。

研究也指出了未来改进方向，包括通过感知模块主动获取环境信息、动态扩展解释器的数据集，以及进一步优化任务规划算法以减少失败率等，这些改进将进一步提高系统的适应性和可靠性。

六、研究亮点

1. 融合LLMs与语义地图： 提出了一种基于语义图（Scene Graph）的动态感知与规划方法。
2. 创新的反馈机制： 通过解释器模块分析历史案例，实现了实时重新规划，增强了系统鲁棒性。
3. 硬件测试验证： 使用RobeE机器人进行任务测试，验证了系统在实际操作中的可行性。

七、总结

本文的研究通过结合大语言模型、语义地图与动态规划框架，在机器人任务规划领域提供了一个创新的架构，无论是科学价值还是应用潜力都具有重要意义。在未来，该技术有望服务于更多的实际场景，为机器人技术的发展奠定坚实的基础。