CAMON: Cooperative Agents for Multi-Object Navigation with LLM-based Conversations

📄 arXiv: 2407.00632v1 📥 PDF

作者: Pengying Wu, Yao Mu, Kangjie Zhou, Ji Ma, Junting Chen, Chang Liu

分类: cs.RO, cs.CL, cs.CV, cs.MA

发布日期: 2024-06-30

备注: Accepted to the RSS 2024 Workshop: GROUND

💡 一句话要点

CAMON：基于LLM对话的多智能体协同多目标导航框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 协同导航 大型语言模型 具身智能 机器人通信

📋 核心要点

  1. 现有方法难以让多个机器人在复杂家用环境中有效沟通协作，完成多目标导航任务。
  2. 提出一种基于LLM的去中心化多智能体导航框架，通过通信触发动态领导组织结构。
  3. 该框架能以更少的通信实例实现更快的团队共识，提升导航和协作探索效率。

📝 摘要（中文）

视觉导航任务对于家用服务机器人至关重要。随着任务复杂性增加，多个机器人之间有效的沟通和协作对于成功完成任务变得至关重要。近年来，大型语言模型（LLM）在具身智能体领域展现出卓越的理解和规划能力。然而，它们在家用场景中的应用，特别是多个智能体通过通信协作完成复杂导航任务，仍未被探索。因此，本文提出了一个分散式多智能体导航框架，利用基于LLM的通信和协作。通过设计通信触发的动态领导组织结构，我们以更少的通信实例实现了更快的团队共识，从而提高了导航效率和协作探索效率。凭借所提出的新型通信方案，我们的框架有望在多目标导航任务中实现无冲突和鲁棒性，即使团队规模激增。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体在家用环境中进行多目标导航时，如何有效沟通和协作的问题。现有方法在处理复杂环境和多目标任务时，智能体间的沟通效率较低，难以快速达成共识，导致导航效率和协作效率不高。尤其是在团队规模扩大时，通信开销会显著增加，容易产生冲突。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大理解和规划能力，设计一种基于通信触发的动态领导组织结构。通过LLM，智能体可以理解任务目标、环境信息以及其他智能体的状态，从而进行有效的沟通和协作。动态领导机制允许智能体根据任务需求和自身状态，动态地承担领导角色，从而减少不必要的通信，提高团队效率。

技术框架：该框架是一个去中心化的多智能体导航系统，主要包含以下模块：1) 环境感知模块：每个智能体通过传感器获取环境信息。2) LLM驱动的决策模块：利用LLM进行任务理解、目标规划和通信决策。3) 通信模块：智能体之间通过LLM进行自然语言通信。4) 运动控制模块：根据决策结果控制智能体的运动。整体流程是：智能体首先感知环境，然后利用LLM进行任务分析和目标规划，如果需要协作，则通过通信模块与其他智能体进行交流，最终执行运动控制。

关键创新：最重要的技术创新点在于通信触发的动态领导组织结构。传统方法通常采用固定的领导者或广播式通信，效率较低。该论文提出的方法允许智能体根据自身状态和任务需求，动态地成为领导者，并仅在必要时与其他智能体进行通信。这种机制减少了通信开销，提高了团队的协作效率和鲁棒性。与现有方法的本质区别在于，该方法能够根据环境和任务动态调整通信策略，从而适应不同的场景。

关键设计：论文的关键设计包括：1) LLM的选择和prompt设计：选择合适的LLM，并设计有效的prompt，使其能够理解任务目标、环境信息以及其他智能体的状态。2) 通信触发机制：设计合理的通信触发条件，例如当智能体遇到障碍、需要帮助或发现新的目标时，才触发通信。3) 动态领导者选举机制：设计一种基于智能体状态和任务需求的领导者选举机制，例如选择具有更高置信度或更接近目标的智能体作为领导者。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了一种基于LLM的通信框架，实现了多智能体在多目标导航任务中的有效协作。通过动态领导组织结构，减少了通信开销，提高了导航效率。具体实验数据未知，但论文声称该框架在团队规模扩大时仍能保持鲁棒性，并能更快地达成团队共识。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家用服务机器人、仓储物流机器人、搜救机器人等领域。通过多智能体协同，可以更高效地完成复杂任务，例如家庭清洁、物品搬运、灾难救援等。未来，该技术有望实现更智能、更自主的机器人协作，提升服务效率和质量。

📄 摘要（原文）

Visual navigation tasks are critical for household service robots. As these tasks become increasingly complex, effective communication and collaboration among multiple robots become imperative to ensure successful completion. In recent years, large language models (LLMs) have exhibited remarkable comprehension and planning abilities in the context of embodied agents. However, their application in household scenarios, specifically in the use of multiple agents collaborating to complete complex navigation tasks through communication, remains unexplored. Therefore, this paper proposes a framework for decentralized multi-agent navigation, leveraging LLM-enabled communication and collaboration. By designing the communication-triggered dynamic leadership organization structure, we achieve faster team consensus with fewer communication instances, leading to better navigation effectiveness and collaborative exploration efficiency. With the proposed novel communication scheme, our framework promises to be conflict-free and robust in multi-object navigation tasks, even when there is a surge in team size.