Resumen de Generación y Ajuste Dinámico de Behavior Trees mediante LLMs para el Control de un Robot Social

Sergio Merino Fidalgo, Eduardo Zalama Casanova, Jaime Gómez García-Bermejo, Jaime Duque Domingo

• español

  Los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) se han convertido en herramientas clave para generar comportamientos robóticos flexibles y conscientes del contexto. Sin embargo, adaptarse a los eventos imprevistos y garantizar la consecución de las tareas sigue siendo un reto importante. Este trabajo presenta un sistema que utiliza LLMs y Árboles de Comportamiento (BTs) para que un robot social genere, ejecute y adapte planes de tareas a partir de instrucciones en lenguaje natural. Combinando un planificador de BT y un módulo de interpretación de fallos, el sistema ajusta dinámicamente los BTs frente a errores de ejecución o cambios en el entorno. A diferencia de métodos basados en BTs estáticos, nuestro enfoque detecta problemas y propone alternativas o solicita aclaraciones al usuario, mejorando la interacción humano-robot. Validamos el sistema en múltiples escenarios reales, demostrando su flexibilidad y resiliencia en entornos dinámicos.

• English

  Large Language Models (LLMs) have become key tools for generating flexible and context-aware robotic behaviors. However, adapting to unforeseen events and ensuring robust task completion remain significant challenges. This work presents a system that uses LLMs and Behavior Trees (BTs) to enable a social robot to generate, execute, and adapt task plans based on natural language instructions. By combining a BT planner with a failure interpretation module, the system dynamically adjusts BTs in response to execution errors or environmental changes. Unlike static BT-based methods, our approach detects problems and proposes alternatives or requests clarifications from the user in real time, improving human-robot interaction. We validate the system across various real-world scenarios, demonstrating its effectiveness in enhancing flexibility and resilience in dynamic environments.