[论文解读] LLM-Based Human-Robot Collaboration Framework for Manipulation Tasks
本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的人机协作框架，通过分层任务分解将高层级自然语言指令转化为可执行的动作序列。通过整合基于YOLO的感知、基于DMP的遥操作纠错机制以及LLM驱动的规划，系统在任务可行性与泛化能力方面均得到提升，短时程任务的成功率超过80%，且DMP纠错机制使原本不可行的动作（如接住一个碗）得以完成。
This paper presents a novel approach to enhance autonomous robotic manipulation using the Large Language Model (LLM) for logical inference, converting high-level language commands into sequences of executable motion functions. The proposed system combines the advantage of LLM with YOLO-based environmental perception to enable robots to autonomously make reasonable decisions and task planning based on the given commands. Additionally, to address the potential inaccuracies or illogical actions arising from LLM, a combination of teleoperation and Dynamic Movement Primitives (DMP) is employed for action correction. This integration aims to improve the practicality and generalizability of the LLM-based human-robot collaboration system.
研究动机与目标
- 通过支持对高层级自然语言指令的解析，提升机器人在家庭操作任务中的任务规划能力。
- 通过人机协同的遥操作与基于DMP的轨迹学习，解决LLM生成动作序列中的不准确问题。
- 通过结合LLM推理、实时环境感知与动作纠正，提升系统的泛化能力与可行性。
- 开发一种分层任务分解策略，将长时程任务分解为可管理的短时程子任务。
- 通过在自主LLM规划与人工引导纠正之间动态切换，实现无缝的人机协作。
提出的方法
- 系统使用在特定任务语料上微调的GPT-2模型，将自然语言指令映射为可执行的动作函数。
- 采用分层任务结构，将长时程任务（超过10个函数）分解为短时程子任务（少于10个函数），并分别映射到独立的动作函数上。
- 基于YOLO的物体检测提供实时、精确的物体位置追踪，并集成到LLM的规划过程中。
- 当LLM生成的动作不可行时，系统切换至通过VR界面进行的遥操作，以捕捉人工示范。
- 动态运动基元（DMPs）用于建模与重现遥操作轨迹，实现鲁棒且可泛化的动作执行。
- 该框架将LLM规划、感知、遥操作与DMP纠正整合为统一的交互循环，实现人机协同。
实验结果
研究问题
- RQ1LLM能否有效将高层级语言指令分解为可执行的机器人动作序列？
- RQ2当LLM生成的动作计划不可行或不准确时，应如何进行纠正？
- RQ3集成实时基于YOLO的感知在多大程度上提升了任务执行的准确性？
- RQ4基于DMP的遥操作在多大程度上提升了LLM驱动机器人动作的可行性与泛化能力？
- RQ5分层任务分解对长时程操作任务成功率的影响如何？
主要发现
- 系统在长时程任务‘清洁柜子顶部’中取得了0.80的成功率，表明其在复杂序列任务中具备合理性能。
- 在仅依赖LLM生成函数的情况下，‘接住碗’任务的可行性得分（FSB）为0.00，凸显了默认运动基元的局限性。
- 基于DMP的遥操作纠正成功实现了‘接住碗’任务，证明了人机协同纠正的有效性。
- ‘清洁柜子顶部’任务的可执行性（Exec）为0.80，剩余20%的失败归因于LLM在函数生成中的随机性。
- 短时程任务如‘接住’、‘放置’和‘打开’表现出高成功率，证实了该框架在简单动作中的有效性。
- 长时程任务中仍存在误差累积问题，表明需要改进纠错机制，并对遥操作输入进行更精细的微调。
更好的研究，从现在开始
从阅读论文到最终审阅，大幅缩短您的研究时间。
无需绑定信用卡
本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。