WikiEdge:ArXiv-2409.12262

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本文的基本信息如下：

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  • 標題：Bootstrapping Object-level Planning with Large Language Models
  • 中文標題：利用大型語言模型引導對象級規劃
  • 發布日期：2024-09-18 18:47:58+00:00
  • 作者：David Paulius, Alejandro Agostini, Benedict Quartey, George Konidaris
  • 分類：cs.RO
  • 原文連結：http://arxiv.org/abs/2409.12262

摘要：我們介紹了一種新方法，該方法從大型語言模型（LLM）中提取知識，以生成對象級計劃，這些計劃描述了對對象狀態的高層次變化，並利用它們以分層方式引導任務和運動規劃（TAMP）。現有的工作要麼直接使用LLM輸出任務計劃，要麼生成像PDDL這樣的表示中的目標。然而，這些方法存在不足，因為它們要麼依賴LLM進行實際規劃，要麼輸出難以滿足的目標。我們的方法則是以計劃模式的形式從LLM中提取知識，形成一種稱為功能對象導向網絡（FOON）的對象級表示，從中自動生成PDDL子目標。我們的實驗表明，我們的方法在多個模擬任務中的表現明顯優於替代規劃策略。

章節摘要

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這篇論文介紹了一種新的方法，該方法從大型語言模型（LLM）中提取知識以生成對象級計劃，這些計劃描述了對象狀態的高級變化，並使用它們以分層的方式引導任務和運動規劃（TAMP）。現有工作使用LLM直接輸出任務計劃或生成如PDDL這樣的表示中的目標，但這些方法存在不足，因為它們要麼依賴LLM進行實際規劃，要麼輸出難以滿足的目標。相反，我們的方法從LLM中提取知識，形成稱為功能面向對象網絡（FOON）的對象級表示，從中我們自動生成PDDL子目標。我們的實驗表明，我們方法的性能在模擬中的多個任務上顯著超過了其他規劃策略。

  1. 引言: 大型語言模型（LLM）的出現促進了大量利用其能力進行規劃的工作，包括使用LLM進行機器人和具體化代理的規劃。語言模型編碼了關於世界的領域知識，這對決策制定很有用。這些方法將LLM用作：1）任務規劃器，2）任務目標生成器。然而，現有工作在處理複雜、目標導向的任務方面存在幾個關鍵缺陷。我們提出一種方法，LLM用於在對象級別生成部分目標模式，然後用於生成PDDL子目標。這樣的方法繼承了LLM的常識規劃知識，同時仍然支持健全和完整的任務級規劃。
  2. 背景: 大型語言模型（LLM）是通過自監督學習和自注意力訓練的複雜神經網絡模型。LLM在自然語言處理（NLP）和生成任務中表現出色。我們使用OpenAI的Chat-GPT。任務和運動規劃（TAMP）的目標是將高級符號任務規劃與低級運動規劃集成，以使機器人能夠解決複雜的長期任務。
  3. 使用語言模型進行對象級規劃: 我們提出了一種對象級規劃方法，它僅針對對象交互進行推理。我們使用功能面向對象網絡（FOON）：一種描述對象-動作關係的知識點圖表示。我們的方法通過兩階段過程構建FOON，從自然語言任務提示中生成對象級計劃草圖。
  4. 連接到任務和運動規劃: 我們生成一個計劃模式GT，用它可以解決自然語言中給出的任務T。然而，這個模式太抽象，無法以其當前形式執行，它必須基於機器人的體現和環境進行接地。我們使用GT通過提供PDDL子目標來引導TAMP。
  5. 評估: 我們評估了我們分層規劃方法的靈活性，該方法利用LLM提取OLP，並將它們轉換為任務和運動級問題。我們特別強調LLM無法可靠地生成PDDL定義，並且無法可靠地進行任務規劃；然而，我們可以提示LLM以對象級細節，這對於構建PDDL子目標很有用。
  6. 相關工作: 許多研究人員已經探索了語言模型在機器人應用中的使用，受到它們在語言相關任務中的出色表現的啟發。先前的工作已經研究了LLM的規劃能力。其他工作則用語言模型補充任務規劃。
  7. 結論: 我們介紹了一種分層規劃方法，該方法利用大型語言模型（LLM）的強大功能來引導任務和運動規劃（TAMP）。通過在TAMP之上增加一個額外的規劃層，稱為對象級規劃，我們使機器人能夠靈活地從通過LLM提示提取的計劃草圖中找到規劃解決方案。

研究背景

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

  1. 大型語言模型（Large Language Models，LLMs）在規劃領域的應用：
    • 大型語言模型（LLMs）通過自監督學習和自我注意力機制訓練而成，已在自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）和生成任務中展現出卓越的性能。
    • LLMs被用於機器人規劃和具身智能體規劃，它們能夠編碼關於世界的領域知識，對決策制定十分有用。
  2. 現有方法的局限性：
    • 現有研究將LLMs作為任務規劃器或任務目標生成器，但這些方法存在不足，因為它們要麼依賴LLM進行實際規劃，要麼輸出難以滿足的目標。
    • 將LLM作為任務規劃器會失去經典規劃所保證的最優性和完備性；而將LLM作為任務描述生成器，則可能因缺乏具身性而無法生成可行的規劃定義。
  3. 對象級規劃（Object-level Planning）的提出：

綜上所述，這篇文獻的背景強調了利用LLMs在規劃領域中進行創新的可能性，以及通過對象級規劃來提高規劃質量和效率的必要性。

問題與動機

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作者面對的是如何有效地利用大型語言模型（LLMs）來提升任務和運動規劃（TAMP）的效率和靈活性的問題。具體問題包括：

  • 如何從LLMs中提取知識以生成對象級別的計劃，這些計劃描述了對象狀態的高層次變化。
  • 如何將這些對象級別的計劃用於引導任務和運動規劃，以實現層次化的規劃方法。
  • 如何克服現有方法中LLMs直接輸出任務計劃或生成PDDL表示中的目標的局限性，這些方法要麼依賴於LLM進行實際規劃，要麼輸出難以滿足的目標。
  • 如何通過從LLM中提取的計劃模式來自動生成PDDL子目標，從而提高生成計劃的可行性。

研究方法

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這篇文獻的工作部分詳細介紹了如何利用大型語言模型（LLM）來引導任務和運動規劃（TAMP）。以下是這部分的主要內容：

  1. 大型語言模型（LLM）：
    • 介紹了LLM作為複雜神經網絡模型，通過自監督學習和自注意力機制進行訓練，表現出在自然語言處理（NLP）任務中的卓越性能。
  2. 任務和運動規劃（TAMP）：
    • 描述了TAMP的目標，即將高層符號任務規劃與低層運動規劃相結合，以使機器人能夠解決複雜的長期任務。
  3. 對象級規劃（Object-level Planning）：
    • 提出了對象級規劃的概念，它使用功能對象導向網絡（FOON）作為知識圖譜表示，描述對象-動作關係，並專注於對象如何組合以產生新對象。
  4. 從LLM到對象級規劃（LLM-to-OLP）：
    • 描述了如何通過兩階段過程使用LLM生成對象級規劃（OLP），包括從自然語言提示中生成自然語言指令序列，然後將其轉換為FOON表示的對象級計劃。
  5. 從對象級到任務級規劃（Object-level to Task-level Planning）：
    • 討論了如何將對象級動作轉換為PDDL問題定義，並使用預定義的機器人技能或操作符搜索可執行的機器人任務計劃。
  6. 從任務級到運動級規劃（Task-level to Motion-level Planning）：
    • 說明了如何使用運動級規劃找到無衝突的機器人運動，以解決機器人技能的效果。
  7. 實驗設置和評估：
    • 描述了在模擬環境中進行的實驗，包括使用Franka Emika Panda機器人完成各種任務，並評估了提出的方法與其他基線方法的性能。

研究結論

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根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

  1. 引入新方法：提出了一種新方法，通過從大型語言模型（LLM）中提取知識來生成對象級計劃，這些計劃描述了對象狀態的高層次變化，並以此啟動任務和運動規劃（TAMP）。
  2. 克服現有方法的局限：與直接使用LLM輸出任務計劃或生成PDDL表示中的目標的方法相比，新方法通過提取LLM中的知識，以對象級表示形式（稱為功能面向對象網絡，FOON）生成計劃模式，自動產生PDDL子目標，從而克服了現有方法的不足。
  3. 實驗驗證：通過在模擬環境中對多個任務進行實驗，證明了該方法在性能上顯著優於其他規劃策略。
  4. 模塊化規劃方法：介紹了一種模塊化的規劃方法，該方法與LLM接口，生成自然語言指令，然後轉換為層次規劃的OLR（例如FOON）。
  5. 提高計劃的可行性：展示了如何直接從LLM中提取對象級信息，並將其用於生成PDDL規劃定義，從而提高生成計劃的可行性。
  6. 顯著的性能提升：與基於LLM的方法相比，該方法在模擬任務中展示了顯著更好的性能。

術語表

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這篇文章的術語表如下：

  • 大型語言模型（Large Language Models, LLM）：大型語言模型是一種複雜的神經網絡模型，通過自監督學習和自注意力機制訓練而成，用於處理和生成自然語言。
  • 任務和運動規劃（Task and Motion Planning, TAMP）：任務和運動規劃的目標是將高層次的符號化任務規劃與低層次的運動規劃相結合，使機器人能夠解決複雜的長期任務。
  • 功能面向對象網絡（Functional Object-Oriented Networks, FOON）：功能面向對象網絡是一種知識圖譜表示，描述了對象-動作關係，用於在更接近人類語言的層次上描述對象狀態的轉換。
  • PDDL（Planning Domain Definition Language）：規劃領域定義語言是一種用於描述規劃問題的邏輯語言，包括定義動作、對象、初始狀態和目標狀態。
  • 對象級規劃（Object-level Planning）：對象級規劃是一種規劃層次，專注於對象之間的交互，而不涉及具體的任務或運動規劃細節。
  • 任務級規劃（Task-level Planning）：任務級規劃是指在給定的初始狀態和目標狀態之間找到一系列動作序列，以實現特定的任務目標。
  • 運動級規劃（Motion-level Planning）：運動級規劃負責找到無碰撞的機器人運動或軌跡，以執行任務規劃中定義的動作。
  • 自注意力機制（Self-Attention Mechanism）：自注意力機制是一種神經網絡技術，允許模型在處理序列數據時，對序列中的不同部分進行加權，以捕捉序列內部的依賴關係。
  • 強化學習（Reinforcement Learning, RL）：強化學習是一種機器學習方法，通過與環境的交互來學習如何做出決策，以最大化某種累積獎勵。
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