Hierarchical LLMs In-the-Loop Optimization for Real-Time Multi-Robot Target Tracking under Unknown Hazards
作者: Yuwei Wu, Yuezhan Tao, Peihan Li, Guangyao Shi, Gaurav S. Sukhatme, Vijay Kumar, Lifeng Zhou
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-18 (更新: 2025-11-17)
💡 一句话要点
提出一种层级LLM闭环优化框架，用于未知危险下的实时多机器人目标跟踪。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多机器人系统 目标跟踪 大型语言模型 层级优化 任务分配 路径规划 人机协作
📋 核心要点
- 现有方法难以在危险环境中快速适应动态威胁，缺乏安全保障，限制了其在关键决策中的应用。
- 利用LLM生成任务配置和调整参数，而非直接生成控制动作，实现对双层任务分配和规划问题的优化。
- 通过仿真和真实实验验证，证明了该框架在多机器人目标跟踪中的有效性和安全性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种层级优化框架，将大型语言模型（LLM）集成到决策循环中，用于在动态和危险环境中进行多机器人目标跟踪。该框架不直接生成控制动作，而是利用LLM生成任务配置并调整双层任务分配和规划问题中的参数。通过将多机器人跟踪任务建模为双层优化问题，LLM能够推理环境中的潜在危险和机器人团队的状态，从而调整优化问题的内外层。这种层级方法能够实时调整机器人的行为。此外，人工监督员可以提供广泛的指导和评估，以解决意外危险、模型不匹配以及局部最小值导致的性能问题。通过全面的仿真和真实实验验证了所提出的框架，证明了其有效性，并展示了其安全集成LLM用于多机器人系统的能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在未知危险环境下，多机器人实时目标跟踪的挑战。现有方法难以快速适应动态威胁，且直接应用大型语言模型（LLM）进行控制决策存在安全隐患，缺乏可靠性保障。因此，需要一种能够安全、高效地利用LLM的推理能力，并能实时调整机器人行为的框架。
核心思路：论文的核心思路是将LLM集成到多机器人系统的决策循环中，但并非直接生成控制指令，而是利用LLM的高级推理能力来配置任务参数和调整优化目标。通过这种方式，LLM可以影响机器人的行为，但不会直接控制机器人的底层运动，从而降低了安全风险。此外，引入人工监督员，以应对LLM可能出现的错误或模型不匹配的情况。
技术框架：该框架采用层级优化结构，包含以下主要模块：1) LLM任务配置模块：利用LLM推理环境中的潜在危险和机器人团队的状态，生成任务配置信息，例如目标优先级、风险规避策略等。2) 双层优化模块：将多机器人跟踪任务建模为双层优化问题，外层优化负责任务分配，内层优化负责路径规划。LLM生成的任务配置信息会影响内外层优化的目标函数和约束条件。3) 机器人控制模块：根据内层优化得到的路径规划结果，控制机器人执行跟踪任务。4) 人工监督模块：人工监督员可以提供指导和评估，纠正LLM的错误，并解决模型不匹配和局部最小值问题。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM集成到多机器人系统的层级优化框架中，实现了安全、高效的LLM应用。与直接使用LLM生成控制指令的方法相比，该方法降低了安全风险，并提高了系统的鲁棒性。此外，引入人工监督员，进一步增强了系统的可靠性。
关键设计：双层优化问题中的外层优化通常采用任务分配算法，例如匈牙利算法或拍卖算法。内层优化则采用路径规划算法，例如A*算法或RRT算法。LLM生成的任务配置信息会影响内外层优化的目标函数和约束条件，例如，可以根据目标优先级调整目标函数的权重，或根据风险规避策略调整约束条件。人工监督员可以通过修改LLM的输出或直接干预优化过程来纠正错误。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真和真实实验验证了所提出的框架的有效性。实验结果表明，该框架能够安全地集成LLM，并实现多机器人实时目标跟踪。与传统方法相比，该框架能够更好地适应动态环境和未知危险，并提高跟踪精度和效率。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述（未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种需要在复杂、动态和危险环境中进行多机器人协作的场景，例如搜救行动、环境监测、灾害响应、安防巡逻等。通过集成LLM的推理能力和人工监督的保障，可以提高多机器人系统的自主性和可靠性，从而更好地完成任务。
📄 摘要（原文）
Real-time multi-robot coordination in hazardous and adversarial environments requires fast, reliable adaptation to dynamic threats. While Large Language Models (LLMs) offer strong high-level reasoning capabilities, the lack of safety guarantees limits their direct use in critical decision-making. In this paper, we propose a hierarchical optimization framework that integrates LLMs into the decision loop for multi-robot target tracking in dynamic and hazardous environments. Rather than generating control actions directly, LLMs are used to generate task configuration and adjust parameters in a bi-level task allocation and planning problem. We formulate multi-robot coordination for tracking tasks as a bi-level optimization problem, with LLMs to reason about potential hazards in the environment and the status of the robot team and modify both the inner and outer levels of the optimization. This hierarchical approach enables real-time adjustments to the robots' behavior. Additionally, a human supervisor can offer broad guidance and assessments to address unexpected dangers, model mismatches, and performance issues arising from local minima. We validate our proposed framework in both simulation and real-world experiments with comprehensive evaluations, demonstrating its effectiveness and showcasing its capability for safe LLM integration for multi-robot systems.