多阶段任务自然语言指令执行方法GOALNET

一、研究背景

  本篇论文探讨了机器人如何根据自然语言指令理解和执行复杂多阶段任务的问题。在现实世界中，机器人面临的挑战不仅包括理解指令的语义复杂性，还需要能够在不断变化的环境中制定和调整行动计划。尽管现有的模仿学习方法在简单任务中表现良好，但它们通常缺乏处理复杂环境动态和多义性自然语言的能力。此外，传统的符号规划方法虽然可以精确执行任务规划，但不擅长直接处理自然语言输入。

  针对这些挑战，论文提出了一种神经符号交织方法——GOALNET，该方法结合了神经网络的强大学习能力和经典规划的精确决策能力。GOALNET通过迭代过程，不断从自然语言指令中推断出目标谓词，并生成相应的行动计划，直至完成整个任务。该方法旨在提高机器人在处理含多个子目标的复杂任务中的泛化能力和执行效率，尤其强调了在未知环境和新指令中的应用潜力。这些特性使GOALNET在自动化和机器人技术的实际应用中具有重要的实际意义和广泛的应用前景。

二、当前难点

• 自然语言的模糊性与复杂性：自然语言指令的不确定性和模糊性为机器人的理解和执行带来了挑战。指令中的语境依赖、多义性及隐含信息需通过高级的语义解析才能正确理解。此外，指令可能涉及多个动作和对象，增加了解析的复杂度。

• 多阶段任务的动态规划：机器人需要在不断变化的环境中完成多阶段任务，这要求机器人能够实时更新其行动计划以应对新情况。例如，任务环境中的对象位置和状态可能因外部因素而变化，机器人必须能够识别这些变化并据此调整其策略。

• 目标谓词的精确推断与执行：从复杂的指令中准确推断出目标谓词，并根据这些谓词制定行动策略，是实现有效任务执行的关键。这一过程需要机器人不仅理解指令中直接表达的内容，还要能推理出指令中隐含的目标和步骤。

三、技术方案