引言
在机器人技术和人工智能的交叉领域，如何将大规模语言模型（LLMs）中的常识推理与物理领域相结合，成为一项至关重要但尚未解决的问题。传统的方法通常依赖于将LLMs直接应用于符号空间中的规划，而这项研究则提出了一种新颖的思路：通过回放多步演示并引入合成扰动，指导任务结构和约束的搜索。这种方法不仅使得机器人在物理任务中的表现更为出色，还提升了其可解释性。
我们的方法，名为“将语言与演示相结合”（GLiDE），借鉴了操作规划文献中的“模式家族”概念，将机器人配置按特定运动约束进行分组。这一概念作为高层语言表示与低层物理轨迹之间的抽象层，使得我们能够有效地将语言计划转化为可执行的机器人行为。
模式家族与演示的反事实扰动
在我们的研究中，我们首先通过扰动成功的演示来生成一系列“反事实”轨迹。这些轨迹不仅覆盖了演示的状态空间，还包括了额外的成功执行和失败案例。这种方法的核心在于，通过对演示的微小扰动，我们可以揭示出任务的隐含约束。例如，在抓取一个物体的过程中，若机器人在抓取时发生扰动，则可能导致后续动作的失败，从而暴露出任务的关键前置条件。
学习模式分类器
为了有效地学习到模式分类器，我们采用了一种解释性学习框架。该框架的核心在于，通过对成功与失败轨迹的比较，恢复演示中隐含的模式家族。具体来说，我们首先从状态中提取特征，然后利用LLMs生成一个抽象的语言计划，描述各个模式之间的关系。通过这种方式，我们不仅能够识别出每个模式，还能理解模式之间的转换条件。
我们的方法不是简单地依赖人工标注，而是通过扰动生成的反事实数据来丰富我们的训练集。这种方式大大降低了对密集标注的需求，使得模型能够在少量演示的基础上进行学习。
具体实现与应用
GLiDE框架的实现包括几个步骤。首先，我们需要接收一组成功的演示和任务描述。接着，利用扰动策略增强数据集，生成成功与失败的轨迹。随后，利用LLMs将高层指令分解为逐步的抽象计划，最终将每个模式与具体的轨迹相结合，生成可执行的机器人动作。
在我们的实验中，GLiDE在多种任务中表现出色，包括2D导航和机器人操控任务。下表展示了我们在这些任务中的成功率：
| 方法 | 2D导航成功率 | 操作任务成功率 |
|---------------------|---------------|----------------|
| GLiDE + BC | 0.963 | 0.85 |
| GLiDE + Planning | 0.996 | 0.90 |实验结果与分析
2D导航实验
在2D导航实验中，我们设置了一系列相连的多边形，目标是从任意状态出发，按顺序通过这些多边形。通过GLiDE框架，我们能够有效地识别出每个多边形的模式边界，并在此基础上进行成功的导航。与传统方法相比，GLiDE在面对外部扰动时展现了更强的鲁棒性，成功率显著提升。
实际机器人实验
在实际机器人实验中，我们通过真实机器人进行2D导航和抓取任务。通过对机器人执行轨迹的监控，我们能够实时调整机器人的行为，确保其在面对扰动时依然能够完成任务。实验结果表明，GLiDE不仅提高了任务的成功率，还增强了机器人对复杂环境的适应能力。
结论与未来工作
通过将语言计划与演示相结合，我们提出了一种新的机器人学习框架GLiDE。该框架有效地将大规模语言模型中的知识转化为物理行为，提升了机器人的可解释性和反应能力。尽管目前的方法在数据效率上还有待提升，但我们相信，通过进一步的研究，结合主动学习和更智能的状态表示学习，GLiDE的表现将进一步增强。
参考文献
- Wang, Y., Wang, T.-H., Mao, J., Hagenow, M. & Shah, J. (2024). Grounding Language Plans in Demonstrations Through Counterfactual Perturbations. ICLR.
- Mason, M. (2001). Mechanics of Robotic Manipulation.
- Delaney, B., Wang, Y., et al. (2021). Learning from Demonstrations with Counterfactuals.
- Liu, B., Ahn, J., et al. (2023). Language-Grounded Learning for Robotics.
- Kirillov, A., et al. (2023). Segment Anything: A Framework for Image Segmentation.
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