Embodied AI in Mobile Robots: Coverage Path Planning with Large Language Models

📄 arXiv: 2407.02220v2 📥 PDF

作者: Xiangrui Kong, Wenxiao Zhang, Jin Hong, Thomas Braunl

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-07-02 (更新: 2024-07-04)

备注: 7 pages, 2 figures, conference

💡 一句话要点

提出基于LLM的移动机器人覆盖路径规划框架，提升空间推理能力。

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

关键词: 覆盖路径规划 大语言模型 移动机器人 具身智能 多层架构

📋 核心要点

  1. 现有覆盖路径规划方法在复杂环境下的泛化能力不足，难以有效利用环境信息。
  2. 利用LLM的自然语言理解和生成能力，构建多层架构，实现高层规划和底层控制的有效衔接。
  3. 实验结果表明，该框架能够提升LLM的2D平面推理能力，完成覆盖路径规划任务，claude-3.5表现最佳。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的移动机器人路径规划框架，专注于解决高层覆盖路径规划问题和底层控制问题。该框架采用多层架构，在路径规划阶段使用提示工程（Prompting）的LLM，并将其与移动机器人的底层执行器集成。为了评估不同LLM的性能，提出了一个覆盖加权路径规划指标来评估具身模型的性能。实验表明，该框架提高了LLM的空间推理能力，并显著提高了任务的效率和准确性，验证了LLM的自然语言理解和生成能力。实验测试了gpt-4o、gemini-1.5-flash和claude-3.5-sonnet三个LLM内核，结果表明claude-3.5可以在不同场景下完成覆盖规划任务，且指标优于其他模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动机器人在复杂环境下的覆盖路径规划问题。现有方法通常依赖于精确的环境地图或复杂的算法，难以适应动态变化的环境，并且缺乏利用自然语言指令进行规划的能力。因此，如何利用LLM的强大推理能力，实现高效、灵活的覆盖路径规划是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是将LLM作为高层规划器，利用其强大的自然语言理解和生成能力，根据环境描述和任务目标生成全局路径规划。然后，将该规划转化为底层控制指令，驱动移动机器人执行。这种分层架构能够有效解耦高层规划和底层控制，提高系统的灵活性和鲁棒性。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 环境感知模块：负责获取环境信息，例如通过传感器或视觉输入。2) LLM规划模块：接收环境信息和任务指令，利用Prompting技术，生成全局路径规划。3) 路径转换模块：将LLM生成的路径规划转化为底层控制指令，例如速度和转向角。4) 机器人控制模块：根据控制指令驱动移动机器人执行。5) 评估模块：使用覆盖加权路径规划指标评估模型性能。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM引入到移动机器人的覆盖路径规划中，并提出了一种多层架构，实现了高层规划和底层控制的有效集成。此外，论文还提出了一个覆盖加权路径规划指标，用于评估LLM在具身环境中的性能。与传统方法相比，该方法能够更好地利用环境信息，实现更高效、更灵活的路径规划。

关键设计：论文的关键设计包括：1) Prompting策略：设计合适的Prompt，引导LLM生成有效的路径规划。2) 路径转换算法：将LLM生成的路径规划转化为底层控制指令，需要考虑机器人的运动学和动力学约束。3) 覆盖加权路径规划指标：该指标综合考虑了覆盖率和路径长度，能够更全面地评估LLM的性能。具体参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架能够有效提升LLM在2D平面推理能力，完成覆盖路径规划任务。在三个LLM内核的测试中，claude-3.5表现最佳，能够在不同场景下完成覆盖规划任务，且指标优于gpt-4o和gemini-1.5-flash。具体的性能提升幅度未在摘要中明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自主覆盖的场景，例如：家庭清洁机器人、农业机器人、安防巡逻机器人等。通过结合LLM的强大能力，这些机器人可以更好地理解环境，完成更复杂的任务，提高工作效率和智能化水平。未来，该技术还可以扩展到更复杂的机器人系统，例如多机器人协同覆盖。

📄 摘要（原文）

In recent years, Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in understanding and solving mathematical problems, leading to advancements in various fields. We propose an LLM-embodied path planning framework for mobile agents, focusing on solving high-level coverage path planning issues and low-level control. Our proposed multi-layer architecture uses prompted LLMs in the path planning phase and integrates them with the mobile agents' low-level actuators. To evaluate the performance of various LLMs, we propose a coverage-weighted path planning metric to assess the performance of the embodied models. Our experiments show that the proposed framework improves LLMs' spatial inference abilities. We demonstrate that the proposed multi-layer framework significantly enhances the efficiency and accuracy of these tasks by leveraging the natural language understanding and generative capabilities of LLMs. Our experiments show that this framework can improve LLMs' 2D plane reasoning abilities and complete coverage path planning tasks. We also tested three LLM kernels: gpt-4o, gemini-1.5-flash, and claude-3.5-sonnet. The experimental results show that claude-3.5 can complete the coverage planning task in different scenarios, and its indicators are better than those of the other models.