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本文提出了一種名為 EmbodiedRAG 的新型機器人任務規劃框架，該框架利用動態三維場景圖檢索技術，有效地為基於大型語言模型 (LLM) 的規劃器提供任務相關資訊，從而提高規劃效率和可擴展性。
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EmbodiedRAG: Dynamic 3D Scene Graph Retrieval for Efficient and Scalable Robot Task Planning
導言
近年來，大型語言模型 (LLM) 與三維場景圖 (3DSG) 技術的進步，為機器人在複雜、開放環境中的任務規劃和執行帶來了新的可能性。3DSG 作為一種緊湊且語義豐富的環境表示方法，為基於 LLM 的規劃器提供了良好的基礎。然而，隨著機器人環境規模的擴大和場景圖資訊複雜性的增加，將完整的 3DSG 直接輸入 LLM 規劃器會面臨輸入長度限制和注意力偏差等問題，導致規劃效率低下。
EmbodiedRAG 框架
受檢索增強生成 (RAG) 方法在問答系統中成功應用的啟發，本文提出了一種適用於機器人領域的三維場景子圖檢索框架 EmbodiedRAG。該框架的主要目標是從機器人的 3DSG 中檢索與當前任務相關的子圖，並將其提供給 LLM 規劃器，以提高規劃效率和準確性。
主要組成部分
EmbodiedRAG 框架主要包含以下幾個關鍵組成部分：
三維場景圖的文檔索引： 將 3DSG 中的每個實體視為一個文檔，並將其嵌入到向量空間中，以便於後續檢索。
基於 LLM 的預檢索抽象： 在規劃開始之前，利用 LLM 生成與任務相關的實體和屬性列表，作為預檢索的依據。
子圖定位與檢索： 根據預檢索的結果，從 3DSG 中檢索與任務相關的實體和邊，並構建子圖。
規劃生成： 利用 ReAct 風格的 LLM 代理，根據歷史動作、觀察結果和當前子圖生成機器人動作。
回饋機制： 利用機器人的動作和 LLM 代理的思考結果，動態更新子圖，以適應環境變化和任務需求。
優點與貢獻
EmbodiedRAG 框架具有以下優點：
顯著減少輸入長度： 通過僅提供任務相關的子圖，有效降低了 LLM 規劃器的輸入長度，提高了規劃效率。
適應動態環境： 子圖會根據環境變化和任務需求進行動態更新，使機器人能夠適應複雜多變的環境。
與 3DSG 格式無關： EmbodiedRAG 框架不依賴於特定的 3DSG 格式，具有良好的通用性。
實驗結果
在 AI2Thor 模擬環境和真實機器人平台上的實驗結果表明，EmbodiedRAG 框架能夠顯著減少輸入長度和規劃時間，同時提高規劃成功率。
總結
EmbodiedRAG 框架為解決 LLM 在機器人任務規劃中的可擴展性問題提供了一種有效途徑。通過動態檢索任務相關的子圖，該框架能夠顯著提高規劃效率和準確性，為機器人在複雜、開放環境中的應用奠定了基礎。
Statystyki
在模擬實驗中，與使用完整 3DSG 的方法相比，EmbodiedRAG 的輸入標記數量減少了 90%，平均規劃步驟時間減少了 70%。
在真實機器人實驗中，與使用完整 3DSG 的方法相比，EmbodiedRAG 在大型環境中表現出更強的魯棒性，並且沒有出現幻覺現象。
Głębsze pytania
如何進一步優化 EmbodiedRAG 的子圖檢索算法，以提高其在更複雜環境中的效率和準確性？
在更複雜的環境中，可以通過以下幾個方面來優化 EmbodiedRAG 的子圖檢索算法：
多模態信息融合: 目前 EmbodiedRAG 主要依赖于语义信息进行子图检索，可以考虑融合视觉信息 (例如目标的外观特征、场景的上下文信息等) 和机器人本体感知信息(例如机器人的姿态、传感器数据等)，以构建更全面的环境表征，提高检索的准确性。
动态子图更新: 针对复杂环境中信息的变化，可以采用动态子图更新策略。例如，根据机器人的观察和行动，实时更新子图中节点和边的权重，或者根据任务的进展动态调整检索的范围和粒度，以减少不必要的信息干扰，提高检索效率。
层次化检索: 对于大规模场景，可以采用层次化的检索策略。例如，先根据任务目标检索相关的区域或房间，再在检索到的子图中进行更精细化的目标检索，以降低检索的复杂度，提高检索效率。
强化学习优化: 可以利用强化学习来优化子图检索策略。例如，将检索到的子图质量作为奖励信号，训练一个强化学习代理，学习如何根据任务目标和环境状态选择最优的检索参数和策略，以提高检索的效率和准确性。
在處理包含大量噪聲或不完整資訊的 3DSG 時，EmbodiedRAG 的性能如何？如何提高其在這種情況下的魯棒性？
在处理包含大量噪声或不完整信息的 3DSG 时，EmbodiedRAG 的性能会受到一定的影响，主要体现在以下几个方面：
检索准确率下降: 噪声和信息缺失会导致 3DSG 中的实体和关系出现错误或偏差，从而影响子图检索的准确率。
规划效率降低: 为了应对噪声和信息缺失，LLM 可能需要进行更多的推理和搜索，从而降低规划的效率。
任务执行失败: 如果检索到的子图包含过多错误信息，可能会导致机器人对环境的理解出现偏差，从而导致任务执行失败。
为了提高 EmbodiedRAG 在噪声和信息缺失情况下的鲁棒性，可以采取以下措施：
数据预处理: 在构建 3DSG 时，可以采用一些数据预处理技术，例如噪声过滤、数据修复等，以减少噪声和信息缺失的影响。
鲁棒性检索: 可以采用一些鲁棒性检索技术，例如基于不确定性的检索、基于图神经网络的检索等，以提高检索算法对噪声和信息缺失的容忍度。
多传感器融合: 可以融合多个传感器的观测数据，例如RGB-D 相机、激光雷达等，以构建更可靠的 3DSG，减少单一传感器带来的误差。
基于学习的 3DSG: 可以利用深度学习方法，例如图神经网络，来学习更鲁棒的 3DSG 表征，以应对噪声和信息缺失的影响。
EmbodiedRAG 如何與其他機器人學習方法（例如強化學習）相結合，以實現更智能、更自主的機器人系統？
EmbodiedRAG 可以与其他机器人学习方法，例如强化学习，有效结合，构建更智能、更自主的机器人系统：
强化学习指导下的子图检索: 可以利用强化学习来优化 EmbodiedRAG 的子图检索策略。例如，将强化学习代理的奖励函数与机器人完成任务的效率和成功率相关联，通过训练代理学习如何根据当前的环境状态和任务目标，动态调整子图检索的参数，选择最优的子图，以提高任务完成的效率和成功率。
基于 EmbodiedRAG 的状态表征: 可以将 EmbodiedRAG 检索到的子图作为强化学习代理的状态输入，代替原始的传感器数据或人工设计的特征。由于子图包含了与任务相关的关键信息，可以帮助强化学习代理更好地理解环境，学习更有效的策略。
联合训练 EmbodiedRAG 和强化学习代理: 可以将 EmbodiedRAG 和强化学习代理进行端到端的联合训练。例如，将子图检索模块和策略网络整合到一个统一的框架中，通过梯度下降等优化算法，同时优化子图检索和策略学习，以实现更高效、更智能的机器人控制。
总而言之，将 EmbodiedRAG 与强化学习等机器人学习方法相结合，能够充分利用 LLM 的推理能力和强化学习的决策能力，构建更加智能、灵活、鲁棒的机器人系统，使其能够更好地适应复杂多变的真实环境。
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