LLM2Swarm: Robot Swarms that Responsively Reason, Plan, and Collaborate through LLMs
作者: Volker Strobel, Marco Dorigo, Mario Fritz
分类: cs.RO
发布日期: 2024-10-15 (更新: 2024-10-30)
备注: Accepted at NeurIPS 2024 Workshop on Open-World Agents. Code: https://github.com/Pold87/LLM2Swarm/
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
LLM2Swarm：利用LLM实现机器人集群的响应式推理、规划与协作
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人集群 大型语言模型 人机交互 自主规划 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有机器人集群控制依赖专家手动编程，耗时且易错，难以应对所有部署情况。
- 提出LLM2Swarm，通过间接或直接集成LLM，赋予机器人集群推理、规划和协作能力。
- 概念验证展示了LLM驱动的机器人集群能够检测多种异常，无需预先了解异常性质。
📝 摘要（中文）
机器人集群由许多简单的机器人组成，它们通过通信和协作来完成复杂的任务。通常，机器人控制器需要专家针对具体情况通过编程代码来指定。这个过程耗时、容易出错，并且无法考虑到部署期间可能遇到的所有情况。另一方面，最近的大型语言模型（LLM）已经展示了推理和规划能力，引入了与机器交互和编程的新方法，并结合了领域特定知识和常识知识。因此，我们建议通过将LLM与机器人集群集成来解决上述挑战，并在概念验证（展示）中展示其潜力。对于这种集成，我们探索了两种方法。第一种方法是“间接集成”，其中LLM用于合成和验证机器人控制器。这种方法可以减少部署前的开发时间和人为错误。此外，在部署期间，它可以用于即时创建新的机器人行为。第二种方法是“直接集成”，其中每个机器人在部署期间本地执行单独的LLM实例，用于机器人-机器人协作和人-集群交互。这些本地LLM实例使每个机器人能够使用自然语言进行推理、规划和协作，正如我们在展示中演示的那样，机器人能够检测各种异常，而无需事先了解这些异常的性质。为了进一步研究我们主要的概念性贡献，我们发布了LLM2Swarm系统的软件和视频：https://github.com/Pold87/LLM2Swarm。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人集群的控制方法依赖于人工编写代码，针对特定任务进行设计。这种方法的痛点在于开发周期长，容易出现人为错误，并且难以适应部署环境中可能出现的各种未知情况。此外，传统方法缺乏利用常识知识和领域知识的能力，限制了机器人集群的智能水平。
核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）的推理、规划和自然语言处理能力引入机器人集群。通过LLM，机器人可以理解任务目标，进行自主规划，并与其他机器人进行自然语言交流，从而实现更智能、更灵活的集群行为。论文探索了两种集成方式：间接集成和直接集成。
技术框架：LLM2Swarm系统包含两种集成框架。间接集成中，LLM用于生成和验证机器人控制器代码，开发者可以使用LLM快速生成符合需求的控制器，并进行验证，减少人工编写和调试的时间。直接集成中，每个机器人运行一个LLM实例，机器人之间通过自然语言进行通信和协作，实现自主决策和任务分配。系统还包括用于机器人状态感知、通信和控制的底层模块。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM引入机器人集群控制，提出了间接集成和直接集成两种方法。与传统方法相比，LLM2Swarm能够利用LLM的推理和规划能力，使机器人集群具备更强的自主性和适应性。直接集成方法实现了机器人之间的自然语言通信，为集群协作提供了新的途径。
关键设计：在间接集成中，关键设计在于如何设计合适的prompt，引导LLM生成符合需求的机器人控制器代码。在直接集成中，关键设计包括LLM的选择、prompt的设计、以及机器人之间的通信协议。论文中展示的异常检测任务，通过设计合适的prompt，使LLM能够根据传感器数据进行推理，判断是否存在异常，并与其他机器人进行交流，共同确认异常情况。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过概念验证展示了LLM2Swarm在异常检测任务中的应用。实验结果表明，基于LLM的机器人集群能够检测到多种类型的异常，而无需事先了解这些异常的性质。这表明LLM2Swarm具有很强的泛化能力和适应性，能够应对复杂的实际场景。
🎯 应用场景
LLM2Swarm技术可应用于各种需要机器人集群协作的场景，例如：搜索救援、环境监测、智能农业、物流配送等。该技术能够提高机器人集群的自主性和适应性，降低人工干预的需求，从而提高工作效率和降低成本。未来，随着LLM技术的不断发展，LLM2Swarm有望实现更高级别的机器人集群智能。
📄 摘要（原文）
Robot swarms are composed of many simple robots that communicate and collaborate to fulfill complex tasks. Robot controllers usually need to be specified by experts on a case-by-case basis via programming code. This process is time-consuming, prone to errors, and unable to take into account all situations that may be encountered during deployment. On the other hand, recent Large Language Models (LLMs) have demonstrated reasoning and planning capabilities, introduced new ways to interact with and program machines, and incorporate both domain-specific and commonsense knowledge. Hence, we propose to address the aforementioned challenges by integrating LLMs with robot swarms and show the potential in proofs of concept (showcases). For this integration, we explore two approaches. The first approach is 'indirect integration,' where LLMs are used to synthesize and validate the robot controllers. This approach may reduce development time and human error before deployment. Moreover, during deployment, it could be used for on-the-fly creation of new robot behaviors. The second approach is 'direct integration,' where each robot locally executes a separate LLM instance during deployment for robot-robot collaboration and human-swarm interaction. These local LLM instances enable each robot to reason, plan, and collaborate using natural language, as demonstrated in our showcases where the robots are able to detect a variety of anomalies, without prior information about the nature of these anomalies. To enable further research on our mainly conceptual contribution, we release the software and videos for our LLM2Swarm system: https://github.com/Pold87/LLM2Swarm.