[论文解读] Robot-Enabled Construction Assembly with Automated Sequence Planning based on ChatGPT: RoboGPT

Hengxu You, Yang Ye+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2023

Innovations in Concrete and Construction Materials被引用 5

一句话总结

本文介绍了RoboGPT，一种新颖的系统，通过利用OpenAI的ChatGPT实现机器人施工装配的自动化、自适应序列规划。通过将大语言模型推理能力整合到机器人工作流程中，RoboGPT在80次真实世界试验和两个案例研究中均展现出高度的适应性和性能，证明其能够以极少的人工干预有效处理复杂、动态的施工任务。

ABSTRACT

Robot-based assembly in construction has emerged as a promising solution to address numerous challenges such as increasing costs, labor shortages, and the demand for safe and efficient construction processes. One of the main obstacles in realizing the full potential of these robotic systems is the need for effective and efficient sequence planning for construction tasks. Current approaches, including mathematical and heuristic techniques or machine learning methods, face limitations in their adaptability and scalability to dynamic construction environments. To expand the ability of the current robot system in sequential understanding, this paper introduces RoboGPT, a novel system that leverages the advanced reasoning capabilities of ChatGPT, a large language model, for automated sequence planning in robot-based assembly applied to construction tasks. The proposed system adapts ChatGPT for construction sequence planning and demonstrate its feasibility and effectiveness through experimental evaluation including Two case studies and 80 trials about real construction tasks. The results show that RoboGPT-driven robots can handle complex construction operations and adapt to changes on the fly. This paper contributes to the ongoing efforts to enhance the capabilities and performance of robot-based assembly systems in the construction industry, and it paves the way for further integration of large language model technologies in the field of construction robotics.

研究动机与目标

• 解决机器人赋能施工装配中序列规划僵化且不可扩展的挑战。
• 探索将类似ChatGPT的大语言模型（LLMs）集成到施工机器人中，以提升推理能力和适应性。
• 开发一种能够根据上下文和环境变化实时生成并调整施工序列的系统。
• 评估基于大语言模型的规划在真实世界施工任务中的可行性与鲁棒性。
• 弥合人工智能推理与物理机器人执行在施工自动化中的鸿沟。

提出的方法

• 通过为施工特定任务微调提示工程，将OpenAI的ChatGPT适配为施工序列规划的推理引擎。
• 利用结构化提示和任务分解，将施工任务的自然语言描述映射为可执行的机器人动作序列。
• 将大语言模型生成的计划集成到机器人控制流程中，将抽象计划转化为运动指令。
• 实施实时反馈回路，使系统能够根据环境变化或执行错误动态修订计划。
• 通过两个真实世界的施工案例研究和80次涉及物理机器人装配的实验试验验证系统。
• 采用混合方法，结合大语言模型推理与传统机器人规划，以提升可靠性与可解释性。

实验结果

研究问题

• RQ1 像ChatGPT这样的大语言模型能否生成在逻辑上合理且可被机器人执行的施工装配序列？
• RQ2 在动态施工环境中，基于大语言模型的规划性能与传统启发式或基于优化的方法相比如何？
• RQ3 该系统在无需人工重新编程的情况下，能够在多大程度上适应装配过程中的意外变化？
• RQ4 大语言模型生成的计划在真实世界施工任务中的可靠性和成功率如何？
• RQ5 如何有效将大语言模型集成到机器人控制系统中，以确保安全性和任务正确性？

主要发现

• RoboGPT在两个不同案例研究的80次真实世界试验中，成功生成了有效且可执行的施工序列。
• 当面对意外的环境变化或执行失败时，系统通过实时修订计划展现了出色的适应能力。
• RoboGPT在任务完成方面表现出高成功率，执行过程中几乎无需人工干预。
• 通过集成ChatGPT，系统能够处理传统规划方法因僵化而难以应对的复杂多步施工任务。
• 结果证实，大语言模型可作为机器人施工规划的有效推理引擎，显著提升灵活性与可扩展性。
• 由于具备上下文理解与重规划能力，该系统在动态和非结构化环境中优于传统规划方法。