Natürliche Sprachbefehle für Roboter-Teams

Wir stellen eine neue Methode vor, um mehreren Robotern zu helfen, Anweisungen in natürlicher Sprache zu befolgen. Diese Methode ermöglicht es Robotern, Aufgaben wie "geh in die linke Ecke" oder "heb die Dose auf" zu verstehen und auszuführen, ohne dass spezielle Schulungen oder komplexe Setups nötig sind.

Wir nutzen leistungsstarke Sprachmodelle, die dafür entwickelt wurden, Sprache zu verarbeiten, um unseren Robotern zu helfen, Anweisungen zu verstehen. Unsere Roboter können aus nur 20 Minuten zufällig gesammelten Daten lernen, ohne auf Simulationen oder detaillierte Umgebungspläne angewiesen zu sein. Wir haben unsere Methode mit einem Team von fünf echten Robotern getestet, und sie haben bewiesen, dass sie Befehle, die sie noch nie zuvor gesehen hatten, bewältigen können. Das zeigt, dass sie die Informationen des Sprachmodells effektiv erfassen können.

Dieser Ansatz ist spannend, weil wir schnelle Steuerungspolitiken erstellen können, die direkt in echte Roboter implementiert werden können, ohne Anpassungen vorzunehmen. Wir teilen auch Videos von unseren Roboter-Experimenten.

#Die Bedeutung natürlicher Sprache für Roboter

Natürliche Sprache zu verwenden, um Roboter zu instruieren, schafft eine einfachere und intuitivere Möglichkeit, Aufgaben zu kommunizieren. Diese Methode ist unkomplizierter, als spezifische Koordinaten oder komplexe Konfigurationen zu geben. So können Bediener Befehle in einem gesprächigen Stil erteilen, ohne spezielle Schulungen zu benötigen.

Neueste Forschungen heben die Verwendung grosser vortrainierter Modelle für Sprachverarbeitung und Robotersteuerung hervor. Diese Modelle nehmen Aufgaben und Beobachtungen und erzeugen Aktionen oder Aktionsfolgen. Es gibt jedoch Einschränkungen bei der Verwendung dieser Modelle. Sie können langsam sein, was ein Problem darstellt, wenn Roboter schnell auf dynamische Umgebungen reagieren müssen, insbesondere in Mehragentensituationen, wo schnelle Anpassungen basierend auf den Handlungen anderer Roboter nötig sind.

Es ist eine grosse Herausforderung, Wege zu finden, wie viele Roboter schnell zusammenarbeiten können, unterstützt von grossen Sprachmodellen.

#Unsere neue Methode

Wir stellen eine neue Methode vor, die hochrangige Sprachbefehle direkt mit den Aktionen einer Gruppe von Robotern verbindet. Zuerst übersetzen wir die Anweisungen in natürlicher Sprache in eine vereinfachte Form mit einem vortrainierten Sprachmodell. Dann trainieren wir unsere Steuerungspolitiken basierend auf diesen vereinfachten Anweisungen. Diese Anordnung ermöglicht es uns, Echtzeitkontrolle zu erreichen und gleichzeitig das Sprachmodell von dem unmittelbaren Entscheidungsprozess zu trennen.

Um einen grossen Datensatz zum Trainieren zu erstellen, sammeln wir zufällig echte Aktionen von einem einzelnen Roboter. Wir trainieren unsere Politiken anhand dieses Datensatzes durch Offline-Verstärkendes Lernen. Der Vorteil, echte Daten zu verwenden, besteht darin, dass wir unsere erlernten Politiken sofort ohne Anpassungen einsetzen können.

Wir beanspruchen folgende wesentlichen Beiträge unserer Arbeit:

• Eine neue Struktur, die schnelle Steuerung für mehrere Roboter basierend auf natürlichen Sprachbefehlen unterstützt.
• Eine Möglichkeit, grosse Mengen an Trainingsdaten aus den Aktionen eines Roboters zu erstellen.
• Beweise dafür, dass selbst eine kleine Veränderung die Stabilität beim Offline-Lernen erheblich verbessern kann.
• Der Nachweis, dass unsere Methoden Befehle bewältigen können, die sie noch nie zuvor gesehen haben, basierend nur auf Wertschätzungen.
• Der erste Test des Offline-Mehragentenlernens mit echten Robotern.

#Wie unsere Roboter zusammenarbeiten

Unsere Roboter zeigen, dass sie effektiv zusammenarbeiten können, während sie Aufgaben in natürlicher Sprache befolgen. Jeder Roboter erhält eine zugewiesene Aufgabe und muss auf ein Ziel navigieren, während er Kollisionen vermeidet. Der Weg jedes Roboters ist farblich codiert.

In einem Test versuchten drei Roboter, ihre individuellen Ziele zu erreichen, blockierten sich jedoch zunächst gegenseitig. Durch kooperatives Verhalten schafften sie es, nachzugeben und anderen den Durchlass zu ermöglichen, was eine effektive Möglichkeit zeigte, um Hindernisse zu umgehen.

#Verwandte Arbeiten

Andere Modelle wie GPT und LLMs wie LLaMa und Mistral zeigen starke Fähigkeiten im Denken. Sie verbinden Eingabe- und Ausgabetoken durch eine spezielle Architektur namens Transformer. Obwohl diese Modelle oft Textausgaben erzeugen, haben neueste Studien begonnen, sie für Roboteraufgaben aufgrund ihrer Denkfähigkeiten zu verwenden. Einige Arbeiten haben gezeigt, dass LLMs helfen können, zu visuellen Zielen zu navigieren, indem Textausgaben in physische Aktionen übersetzt werden.

Dennoch stehen viele bestehende Methoden nach wie vor vor Herausforderungen, wenn es um Echtzeitsteuerung geht, insbesondere in Mehrrobotersystemen. Die meisten Studien wurden in simulierten Umgebungen durchgeführt, die sich von echten Anwendungen unterscheiden.

#Aufgabenbedingte Politiken

Es gibt unterschiedliche Namen für das, was wir als aufgabenbedingtes Verstärkendes Lernen bezeichnen. Dabei wird eine Aufgabe oder ein Ziel direkt in die Belohnungs- und Wertfunktionen integriert. Anstatt also für eine einzelne Aufgabe zu lernen, bauen wir eine, die über eine Reihe von Aufgaben hinweg verwendet werden kann.

Unser Hauptziel ist es, viele Roboter zu trainieren, um Aufgaben in natürlicher Sprachnavigation zu folgen. Unser Prozess besteht aus zwei Hauptteilen: dem Erstellen des Datensatzes und dem anschliessenden Trainieren des Modells.

Um Daten zu sammeln, zeichnen wir die Aktionen eines einzelnen Roboters auf, während er Aufgaben ausführt. Wir sammeln viele natürliche Sprachbefehle, um diese Aktionen zuzuordnen. Durch die Kombination dieser Aufgaben und entsprechenden Aktionen erstellen wir einen grossen Datensatz für mehrere Roboter.

#Erstellen unseres Datensatzes

Für unsere Experimente verwenden wir einen Roboter namens DJI RoboMaster, der holonomisch mit vier Rädern arbeiten kann. Wir sammeln Daten, indem wir die Aktionen über die Zeit protokollieren, was zu Tausenden von Aktions-Zustands-Paaren führt. Die Informationen, die wir sammeln, beinhalten Positions- und Geschwindigkeitsdaten, wobei jede Aktion verschiedenen Bewegungsrichtungen entspricht.

Jede Aufgabe in unserem Setup besteht aus einem natürlichen Sprachbefehl, der einen Roboter anweist, ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Wir bereiten einen Trainingssatz von Aufgaben vor und reservieren gleichzeitig einige Aufgaben, um die Fähigkeiten der Roboter zu testen.

#Kombinieren von Daten mehrerer Roboter

Anstatt Daten direkt von mehreren Robotern zu sammeln, können wir die Daten eines Roboters nutzen, um einen grösseren Datensatz zu erstellen, indem wir seine Aktionen in Szenarien mit mehreren Robotern organisieren. Diese Strategie ermöglicht es uns, unseren Datensatz künstlich zu erweitern, ohne umfangreiche physische Tests mit mehreren Robotern durchführen zu müssen, was unverhältnismässig viel Zeit in Anspruch nehmen würde.

#Gestaltung von Belohnungen und Endbedingungen

Für jeden Roboter konstruieren wir eine Belohnungsstruktur, die mit seinen zugewiesenen Aufgaben übereinstimmt. Dieses Setup fördert nicht nur das Erreichen des Ziels, sondern verhindert auch Kollisionen mit anderen Robotern oder Wänden.

Indem wir klare Belohnungen für das Erreichen von Zielen und Strafen für Kollisionen festlegen, helfen wir sicherzustellen, dass jeder Roboter effizient und sicher handelt.

#Training unserer Modelle

Unsere Multi-Roboter-Modellarchitektur bedeutet, dass jeder Roboter sein eigenes Set an Aufgaben und Beobachtungen erhält. Nachdem wir diese Aufgaben in eine vereinfachte Darstellung zusammengefasst haben, verwenden wir diese Daten, um eine lokale Politik für jeden Roboter zu trainieren.

Das Politiklernen erfolgt vollständig basierend auf dem Datensatz, den wir gesammelt haben, was bedeutet, dass unsere Roboter schnell handeln können. Während viele bestehende Trainingsansätze sich auf Einzelfall-Szenarien konzentrieren, passen wir unser Modell an die Bedürfnisse mehrerer Roboter, die zusammenarbeiten, an.

Durch unser Training entscheiden wir uns, einen neuen Ansatz namens Expected SARSA zu nutzen, der hilft, Fehler während des Lernprozesses zu minimieren. Unser Ansatz kann Überbewertungsprobleme angehen, die beim Training auftreten können, was zu einer stabileren Lernerfahrung führt.

#Tests und Ergebnisse

Unsere Tests zielen darauf ab, vier Hauptfragen zu beantworten:

1. Kann unsere Politik im latenten Raum des Sprachmodells verallgemeinern?
2. Was ist die beste Verlustfunktion zum Trainieren unserer Politik?
3. Wie viele Daten benötigen wir, um eine funktionale Politik zu trainieren?
4. Wie gut funktioniert unsere Politik auf echten Robotern?

#Überprüfung des latenten Raums

In unserem ersten Experiment wollen wir sehen, ob die Politik über die Darstellungen des Sprachmodells verallgemeinern kann. Wir trainieren einen Decoder, um diese Darstellungen wieder in Zielkoordinaten umzuwandeln. Wenn der Decoder Werte für neue Befehle korrekt vorhersagt, ist das ein Zeichen dafür, dass er gut gelernt hat.

Durch verschiedene Tests stellen wir fest, dass einige Sprachmodelle besser für unsere Bedürfnisse geeignet sind als andere. Wir wählen ein bestimmtes Modell für weitere Experimente basierend auf seiner Leistung.

#Simulationstests

Obwohl unser Ansatz nicht von Simulationen für das Training abhängt, können Simulationen helfen, die Leistung zu analysieren. Wir erstellen ein einfaches Modell, um das Verhalten von Robotern basierend auf den gesammelten Daten zu simulieren. Das gibt uns Einblicke, wie unterschiedliche Ziele die Entscheidungsfindung der Roboter beeinflussen.

#Bewertung der Ziele

Wir betrachten verschiedene Trainingsmethoden und vergleichen die Ergebnisse. Indem wir die Leistung verschiedener Politiken untersuchen, berichten wir über Metriken, wie gut sie ungesehene Aufgaben erledigen. Bestimmte Methoden liefern bessere Ergebnisse, was zeigt, dass das richtige Ziel die Leistung der Roboter erheblich verbessern kann.

#Daten-Effizienz

Wir überprüfen, wie gut unsere Politik funktioniert, während wir die Menge der Trainingsdaten verringern. Überraschenderweise bleibt die Leistung stark, selbst bei minimaler Datensammlung, was darauf hindeutet, dass unsere Methoden die verfügbaren Aufgaben effektiv nutzen.

#Tests in der echten Welt

Wir führen Navigationstests in der realen Welt durch, bei denen jeder Roboter alle 30 Sekunden eine neue Aufgabe erhält. Wir verfolgen, wie weit sie sich von ihren zugewiesenen Zielen entfernen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Roboter erfolgreich auf Aufgaben reagieren können, die sie noch nie zuvor hatten.

Die Roboter, die mit bestimmten Verlustfunktionen trainiert wurden, erreichen konstant ihre Ziele, ohne während der Tests Kollisionen zu verursachen.

#Einschränkungen und zukünftige Richtungen

Angesichts der Komplexität, offline Verstärkendes Lernen, Sprachmodelle und Mehrrobotersysteme zu kombinieren, konzentrieren wir uns vorerst auf Navigationstasks. Künftige Forschungen könnten unsere Methoden auf komplexere Szenarien ausweiten.

Wir sind optimistisch über das Potenzial, unsere Strategien auf breitere Aufgaben anzuwenden, aber bestimmte Komplexitäten müssten angesprochen werden.

Zusammenfassend haben wir einen neuen Weg gezeigt, wie Aufgaben, die in natürlicher Sprache ausgedrückt werden, in Aktionen für mehrere Roboter umgesetzt werden können. Durch die Nutzung grosser Sprachmodelle zusammen mit offline Verstärkendem Lernen können wir Datensätze aus Erfahrungen mit einem einzelnen Agenten erstellen und effiziente Politiken trainieren, die auf neue Befehle verallgemeinern, ohne Anpassungen bei der Implementierung in realen Umgebungen zu erfordern.