Look Before You Leap: Using Serialized State Machine for Language Conditioned Robotic Manipulation
作者: Tong Mu, Yihao Liu, Mehran Armand
发布时间: 2025-03-10
来源: arxiv
研究方向: 机器人操作与自然语言处理交叉领域
主要内容
该研究提出了一种利用序列化有限状态机（FSM）进行语言条件化机器人操作的新框架，以解决当前机器人操作中示范数据覆盖不足的问题，特别是在需要长期、精确交互的任务中。
主要贡献
1. 提出了一种基于FSM的序列化状态机语言（SMSL）来指导示范数据的收集。
2. 通过LLM生成状态、操作和转换，对可能的中间环境结构进行预测。
3. 在长期、复杂任务中显著提高了操作的成功率。
4. 与现有方法相比，成功率达到98%，而现有方法的成功率仅为60%。
研究方法
1. 序列化有限状态机（FSM）
2. 自然语言处理（LLM）
3. 状态感知的模仿学习流程
4. 状态机序列语言（SMSL）
5. 环境条件化的机器人策略训练
实验结果
在解决需要长期序列动作的复杂任务中，与使用现有方法相比，该框架成功率达到98%，而现有方法的成功率最高仅为60%，有些任务甚至完全失败。
未来工作
进一步探索如何将此框架应用于更广泛的任务和环境，以及如何进一步优化LLM生成和处理的效率。