机器人操作的混合框架：集成强化学习和 大语言模型

本文介绍了一种新的混合框架，该框架结合了强化学习（RL）和 大语言模型（LLM）来改进机器人操作任务。通过利用 RL 进行精确的底层控制，并利用 LLM 进行高级任务规划和自然语言理解，所提出的框架有效地将机器人系统中的底层执行与高级推理连接起来。这种集成使机器人能够理解并执行复杂的、类似人类的指令，同时适应不断变化的环境。该框架使用 Franka Emika Panda 机械臂在基于 PyBullet 的模拟环境中进行测试，并以各种操作场景作为基准。结果显示，与仅使用 RL 的系统相比，任务完成时间减少了 33.5%，准确性和适应性分别提高了 18.1% 和 36.4%。这些结果强调了 LLM 增强型机器人系统在实际应用中的潜力，使它们更加高效、适应性更强，并且能够与人类互动。未来的研究将致力于探索模拟到真实的传输、可扩展性和多机器人系统，以进一步扩大该框架的适用性。