LiP-LLM: Integrating Linear Programming and dependency graph with Large Language Models for multi-robot task planning

📄 arXiv: 2410.21040v1 📥 PDF

作者: Kazuma Obata, Tatsuya Aoki, Takato Horii, Tadahiro Taniguchi, Takayuki Nagai

分类: cs.RO

发布日期: 2024-10-28

💡 一句话要点

LiP-LLM：融合线性规划与依赖图的大语言模型多机器人任务规划方法

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

关键词: 多机器人任务规划 大型语言模型 线性规划 依赖图 任务分配

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的多机器人任务规划方法忽略了任务间的优先级依赖关系，缺乏对任务效率的优化。
  2. LiP-LLM利用LLM生成技能列表和依赖图，并结合线性规划进行任务分配，优化任务执行效率。
  3. 实验表明，LiP-LLM在多机器人任务执行中，相比现有方法，成功率和效率均有所提升。

📝 摘要（中文）

本研究提出了LiP-LLM，一种将线性规划和依赖图与大型语言模型（LLM）相结合的多机器人任务规划方法。为了使多个机器人更有效地执行任务，需要管理任务之间的优先级依赖关系。虽然已经提出了使用LLM的多机器人分散式和集中式任务规划器，但这些研究都没有从任务效率的角度关注优先级依赖关系，也没有利用传统的优化方法。LiP-LLM旨在解决技能之间依赖关系管理和任务分配优化方面的关键挑战。LiP-LLM包含三个步骤：LLM生成技能列表和依赖图，以及使用线性规划进行任务分配。LLM用于生成全面的技能列表，并构建依赖图，该图映射了这些技能之间的关系和顺序约束。为了确保技能执行的可行性和效率，通过计算可能性来生成技能列表，并使用线性规划来优化地将任务分配给每个机器人。在模拟环境中的实验评估表明，该方法优于现有的任务规划器，在执行复杂的、多机器人任务时实现了更高的成功率和效率。结果表明，将LLM与优化技术相结合，可以增强多机器人系统准确有效地执行协调任务的能力。在具有两个机器人的环境中，在对象名称发生变化的语言指令组中，观察到最大成功率差异为0.82。

🔬 方法详解

问题定义：多机器人任务规划需要考虑任务间的依赖关系，以保证任务执行的效率和成功率。现有的基于LLM的方法通常忽略了这些依赖关系，或者没有充分利用优化方法来分配任务，导致效率低下甚至任务失败。

核心思路：LiP-LLM的核心思路是将LLM的知识推理能力与线性规划的优化能力相结合。LLM负责生成技能列表和依赖图，捕捉任务间的依赖关系；线性规划则负责根据这些依赖关系，优化任务分配方案，从而提高整体的任务执行效率。

技术框架：LiP-LLM包含三个主要步骤：1) 技能列表生成：利用LLM生成完成任务所需的技能列表，并计算每个技能的可能性。2) 依赖图生成：利用LLM构建技能之间的依赖图，表示技能执行的先后顺序约束。3) 任务分配：使用线性规划，根据技能列表、依赖图和机器人能力，优化地将任务分配给每个机器人。

关键创新：LiP-LLM的关键创新在于将LLM的知识推理能力与线性规划的优化能力有机结合，从而在多机器人任务规划中同时考虑了任务间的依赖关系和资源分配的优化。与现有方法相比，LiP-LLM能够更有效地利用LLM的知识，并生成更优的任务执行方案。

关键设计：在技能列表生成阶段，通过计算LLM生成每个技能的可能性，筛选出更可靠的技能。在任务分配阶段，线性规划的目标函数通常是最小化任务完成时间或最大化任务完成数量，约束条件包括任务依赖关系、机器人能力限制等。具体参数设置需要根据实际应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LiP-LLM在模拟环境中优于现有的任务规划器。在包含两个机器人的环境中，当语言指令中的对象名称发生变化时，LiP-LLM的成功率比现有方法高出0.82。这表明LiP-LLM能够更有效地处理复杂的任务依赖关系，并生成更优的任务分配方案，从而显著提高多机器人系统的整体性能。

🎯 应用场景

LiP-LLM可应用于各种需要多机器人协同完成任务的场景，例如：智能仓储、自动化工厂、搜救行动、环境监测等。通过优化任务分配和考虑任务依赖关系，LiP-LLM能够显著提高多机器人系统的效率和可靠性，降低运营成本，并提升任务完成质量。未来，该方法有望进一步扩展到更复杂的任务场景和更大规模的机器人集群。

📄 摘要（原文）

This study proposes LiP-LLM: integrating linear programming and dependency graph with large language models (LLMs) for multi-robot task planning. In order for multiple robots to perform tasks more efficiently, it is necessary to manage the precedence dependencies between tasks. Although multi-robot decentralized and centralized task planners using LLMs have been proposed, none of these studies focus on precedence dependencies from the perspective of task efficiency or leverage traditional optimization methods. It addresses key challenges in managing dependencies between skills and optimizing task allocation. LiP-LLM consists of three steps: skill list generation and dependency graph generation by LLMs, and task allocation using linear programming. The LLMs are utilized to generate a comprehensive list of skills and to construct a dependency graph that maps the relationships and sequential constraints among these skills. To ensure the feasibility and efficiency of skill execution, the skill list is generated by calculated likelihood, and linear programming is used to optimally allocate tasks to each robot. Experimental evaluations in simulated environments demonstrate that this method outperforms existing task planners, achieving higher success rates and efficiency in executing complex, multi-robot tasks. The results indicate the potential of combining LLMs with optimization techniques to enhance the capabilities of multi-robot systems in executing coordinated tasks accurately and efficiently. In an environment with two robots, a maximum success rate difference of 0.82 is observed in the language instruction group with a change in the object name.