MHRC: Closed-loop Decentralized Multi-Heterogeneous Robot Collaboration with Large Language Models
作者: Wenhao Yu, Jie Peng, Yueliang Ying, Sai Li, Jianmin Ji, Yanyong Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-24 (更新: 2024-09-25)
💡 一句话要点
提出MHRC框架，利用LLM实现多异构机器人分散式协作，完成探索、运输和组织任务。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多机器人协作 异构机器人 大型语言模型 分散式控制 任务规划
📋 核心要点
- 现有方法难以有效利用LLM实现多异构机器人的分散式协作，尤其是在复杂任务中。
- MHRC框架通过LLM统一异构机器人能力表达，实现机器人间通信、任务分配和协作。
- 实验表明，该框架在探索、运输和组织任务中有效，并验证了文本反馈和CoT提示的必要性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的框架，利用大型语言模型（LLM）实现多异构机器人之间的分散式协作。该框架支持三种机器人类型：移动机器人、操作机器人和移动操作机器人，它们协同完成诸如探索、运输和组织等任务。我们开发了一套丰富的文本反馈机制和思维链（CoT）提示，以提高任务规划效率和整体系统性能。移动操作机器人可以灵活地调整其底座位置，确保抓取任务的最佳条件。操作机器人可以理解任务需求，在必要时寻求帮助，并适当地处理对象。同时，移动机器人可以广泛地探索环境，绘制对象位置图，并将此信息传递给移动操作机器人，从而提高任务执行效率。我们使用PyBullet评估了该框架，创建了具有三种不同房间布局和三种不同操作任务的场景。我们测试了各种LLM模型，并进行了消融研究，以评估不同模块的贡献。实验结果证实了我们提出的框架的有效性和必要性。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在多异构机器人协作方面，尤其是在分散式控制下，难以有效利用大型语言模型（LLM）进行任务规划和执行。痛点在于如何让不同类型的机器人理解任务目标、共享环境信息、协调行动，并处理任务中的不确定性。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM作为中心协调器，通过自然语言接口统一不同机器人的能力表达，并利用文本反馈机制和思维链（CoT）提示来提高任务规划的效率和鲁棒性。通过LLM，机器人可以理解任务需求，进行推理和决策，并在必要时寻求帮助。
技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 环境感知模块，由移动机器人负责探索环境并构建地图；2) 任务规划模块，由LLM根据任务目标和环境信息生成任务计划；3) 任务执行模块，由移动机器人、操作机器人和移动操作机器人根据任务计划协同执行任务。机器人之间通过自然语言进行通信，共享信息和协调行动。
关键创新：该框架的关键创新在于利用LLM实现多异构机器人的分散式协作，并引入了文本反馈机制和思维链（CoT）提示来提高任务规划的效率和鲁棒性。与现有方法相比，该框架能够更好地处理复杂任务和不确定性，并实现更灵活和高效的机器人协作。
关键设计：框架设计了丰富的文本反馈机制，允许机器人在任务执行过程中向LLM报告状态、请求帮助或提供环境信息。思维链（CoT）提示用于引导LLM进行更深入的推理和决策，从而提高任务规划的准确性和效率。移动操作机器人可以灵活调整底座位置，以优化抓取任务的执行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在三种不同的房间布局和三种不同的操作任务中均表现出良好的性能。通过消融实验验证了文本反馈机制和思维链（CoT）提示的有效性。不同LLM模型的测试结果表明，该框架具有一定的模型泛化能力。实验结果证实了所提出框架的有效性和必要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能仓储、智能制造、灾难救援等领域。在智能仓储中，不同类型的机器人可以协同完成货物的拣选、搬运和整理任务。在智能制造中，机器人可以协同完成产品的装配、检测和包装任务。在灾难救援中，机器人可以协同完成搜索、救援和物资运输任务。该研究为实现更智能、更高效的机器人协作提供了新的思路和方法。
📄 摘要（原文）
The integration of large language models (LLMs) with robotics has significantly advanced robots' abilities in perception, cognition, and task planning. The use of natural language interfaces offers a unified approach for expressing the capability differences of heterogeneous robots, facilitating communication between them, and enabling seamless task allocation and collaboration. Currently, the utilization of LLMs to achieve decentralized multi-heterogeneous robot collaborative tasks remains an under-explored area of research. In this paper, we introduce a novel framework that utilizes LLMs to achieve decentralized collaboration among multiple heterogeneous robots. Our framework supports three robot categories, mobile robots, manipulation robots, and mobile manipulation robots, working together to complete tasks such as exploration, transportation, and organization. We developed a rich set of textual feedback mechanisms and chain-of-thought (CoT) prompts to enhance task planning efficiency and overall system performance. The mobile manipulation robot can adjust its base position flexibly, ensuring optimal conditions for grasping tasks. The manipulation robot can comprehend task requirements, seek assistance when necessary, and handle objects appropriately. Meanwhile, the mobile robot can explore the environment extensively, map object locations, and communicate this information to the mobile manipulation robot, thus improving task execution efficiency. We evaluated the framework using PyBullet, creating scenarios with three different room layouts and three distinct operational tasks. We tested various LLM models and conducted ablation studies to assess the contributions of different modules. The experimental results confirm the effectiveness and necessity of our proposed framework.