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一种面向开放环境中未覆盖任务的机器人LLM驱动闭环自主学习框架
An LLM-Driven Closed-Loop Autonomous Learning Framework for Robots Facing Uncovered Tasks in Open Environments

作者: Hong Su
arXiv: 2604.22199v1
分类: cs.RO, cs.AI
📝 论文摘要
在开放环境中运行的自主机器人需要具备持续处理未涵盖在预定义局部方法中的任务的能力。然而，现有方法通常依赖重复的大型语言模型（LLM）交互来处理这些未涵盖任务，且即使成功执行或观察到成功的外部行为，也未必能自动转化为可复用的局部知识。本文提出了一种面向机器人在开放环境中应对未涵盖任务的LLM驱动闭环自主学习框架。该框架首先检索局部方法库，判断当前任务或观测事件是否已存在可复用的解决方案。若未找到合适方法，则触发自主学习过程，其中LLM作为高层推理组件，负责任务分析、候选模型选择、数据收集规划以及执行或观测策略的组织。随后，机器人通过自我执行与主动观测进行学习，执行准实时训练与调整，并将验证后的结果整合至局部方法库以供未来复用。通过这一循环闭环过程，机器人逐步将执行经验与观测经验转化为可复用局部能力，同时减少未来对重复外部LLM交互的依赖。实验结果表明，所提框架在重复任务自我执行与观测驱动场景中均降低了执行时间与LLM依赖，例如在重复任务自我执行实验中，平均总执行时间从7.7772秒降至6.7779秒，每个任务的平均LLM调用次数从1.0次降至0.2次。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 现有方法依赖重复的**大语言模型(LLM)**交互来处理未覆盖任务，缺乏自主学习能力 - 成功执行或观察到的外部行为无法自动转化为可复用的本地知识，造成资源浪费 - 开放环境下机器人需要持续处理**未覆盖任务(uncovered tasks)**，但传统方法依赖预定义本地方法，缺乏灵活性和可扩展性
🔧 核心方法
- 提出**LLM驱动的闭环自主学习框架(LLM-driven closed-loop autonomous learning framework)**，首先检索本地方法库判断是否存在可复用方案 - 若无合适方法，触发自主学习流程：LLM作为**高层推理组件(high-level reasoning component)**进行任务分析、候选模型选择、数据收集规划和执行/观察策略组织 - 机器人从**自我执行(self-execution)**和**主动观察(active observation)**中学习，进行准实时训练与调整，将验证后的结果存入本地方法库供未来复用 - 通过闭环过程逐步将执行经验和观察经验转化为可复用的本地能力，减少对外部LLM交互的依赖
💡 核心创新
- **闭环自主学习机制**：将LLM从每次调用降级为仅当本地库无解时才使用，实现自我持续进化 - **双源学习策略**：同时利用**自我执行(self-execution)**和**主动观察(active observation)**两种经验获取方式，扩展知识来源 - **准实时训练与调整(quasi-real-time training and adjustment)**：在执行或观察后立即进行模型调整，实现快速知识内化 - **本地方法库动态更新**：将验证成功的经验自动存入库中，形成可复用的本地能力，减少未来对LLM的重复依赖
🏆 总体贡献
- 提出一种新颖的**LLM驱动的闭环自主学习范式**，解决了开放环境中机器人持续处理未覆盖任务时依赖外部LLM交互的痛点 - 在重复任务自我执行实验中，平均总执行时间从7.7772秒降至6.7779秒，每个任务的LLM调用次数从1.0降至0.2，显著提升效率和自主性 - 将执行和观察经验转化为可复用本地知识，为**终身学习(lifelong learning)**和**持续适应(continual adaptation)**提供了可行框架