EMOS: Embodiment-aware Heterogeneous Multi-robot Operating System with LLM Agents
作者: Junting Chen, Checheng Yu, Xunzhe Zhou, Tianqi Xu, Yao Mu, Mengkang Hu, Wenqi Shao, Yikai Wang, Guohao Li, Lin Shao
分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA
发布日期: 2024-10-30 (更新: 2025-02-17)
备注: 10 pages of main content, 3 pages of references, 5 pages of appendix, 7 figures in total
💡 一句话要点
提出EMOS框架，利用LLM智能体实现异构多机器人系统的具身感知协作。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多机器人系统 大型语言模型 具身智能 机器人简历 异构机器人 多智能体系统 任务规划 Habitat-MAS
📋 核心要点
- 现有基于LLM的多智能体系统在机器人控制中面临挑战，因为机器人能力与物理形态紧密相关，而非预设角色。
- EMOS框架通过“机器人简历”使智能体理解机器人URDF文件，并调用运动学工具描述自身物理能力，从而指导任务规划。
- Habitat-MAS基准测试表明，机器人简历和分层设计对异构多机器人系统在复杂任务中的有效运行至关重要。
📝 摘要（中文）
异构多机器人系统(HMRS)已成为解决单个机器人无法完成的复杂任务的有效方法。目前基于大型语言模型的多智能体系统(LLM-based MAS)在软件开发和操作系统等领域取得了成功，但将这些系统应用于机器人控制提出了独特的挑战。特别是，多机器人系统中每个智能体的能力本质上与机器人的物理构成相关，而不是预定义的角色。为了解决这个问题，我们引入了一种新的多智能体框架，旨在实现具有不同形态和能力的异构机器人之间的有效协作，以及一个新的基准Habitat-MAS。我们的关键设计之一是“机器人简历”：我们提出了一种自我提示方法，而不是采用人工设计的角色扮演，智能体理解机器人URDF文件并调用机器人运动学工具来生成对其物理能力的描述，以指导其在任务规划和行动执行中的行为。Habitat-MAS基准旨在评估多智能体框架如何处理需要具身感知推理的任务，包括1)操作，2)感知，3)导航，以及4)全面的多层物体重排列。实验结果表明，机器人的简历和我们多智能体系统的分层设计对于异构多机器人系统在这种复杂问题环境中的有效运行至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于LLM的多智能体系统在应用于异构多机器人系统时，难以有效利用每个机器人的独特物理能力。传统方法依赖于人工预定义的角色，无法适应机器人形态和能力的差异，导致协作效率低下。因此，需要一种能够让智能体自动理解和利用机器人物理特性的方法，以实现更高效的协作。
核心思路：EMOS框架的核心思路是让每个机器人智能体都具备“具身感知”能力，即理解自身和其他机器人的物理形态和能力。通过“机器人简历”这一概念，智能体能够根据URDF文件和运动学工具，生成自身能力的描述，从而在任务规划和行动执行中做出更明智的决策。这种自我提示的方法避免了人工预设角色，使系统能够更好地适应异构机器人的差异。
技术框架：EMOS框架采用分层设计，包含以下主要模块：1) 机器人简历生成模块：负责解析机器人URDF文件，调用运动学工具，生成机器人能力的描述。2) 任务规划模块：利用LLM智能体，根据任务目标和机器人简历，生成任务执行计划。3) 行动执行模块：将任务计划分解为具体的机器人动作，并控制机器人执行。4) 环境感知模块：负责感知环境信息，并将信息反馈给任务规划模块。
关键创新：EMOS框架的关键创新在于“机器人简历”这一概念，它使智能体能够自动理解和利用机器人的物理特性。与现有方法相比，EMOS框架无需人工预设角色，能够更好地适应异构机器人的差异，并实现更高效的协作。此外，Habitat-MAS基准的提出，为评估多智能体框架在具身感知任务中的性能提供了新的标准。
关键设计：机器人简历生成模块的关键设计在于如何有效地解析URDF文件并提取关键的机器人能力信息。这需要选择合适的运动学工具，并设计合理的提示工程，以确保LLM智能体能够准确理解机器人的能力。任务规划模块的关键设计在于如何将任务目标分解为具体的机器人动作，并协调不同机器人之间的协作。这需要设计合适的奖励函数和损失函数，以鼓励智能体生成高效的任务计划。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了Habitat-MAS基准，并验证了机器人简历和分层设计对于异构多机器人系统的重要性。实验结果表明，EMOS框架在Habitat-MAS基准上取得了显著的性能提升，证明了其在具身感知任务中的有效性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知）。
🎯 应用场景
EMOS框架具有广泛的应用前景，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，EMOS可以协调不同类型的机器人完成拣货、搬运等任务。在智能制造中，EMOS可以协调机器人完成装配、焊接等复杂工艺。在灾难救援中，EMOS可以协调无人机、地面机器人等多种机器人进行搜索、救援等任务。该研究有望提升多机器人系统的智能化水平和协作效率。
📄 摘要（原文）
Heterogeneous multi-robot systems (HMRS) have emerged as a powerful approach for tackling complex tasks that single robots cannot manage alone. Current large-language-model-based multi-agent systems (LLM-based MAS) have shown success in areas like software development and operating systems, but applying these systems to robot control presents unique challenges. In particular, the capabilities of each agent in a multi-robot system are inherently tied to the physical composition of the robots, rather than predefined roles. To address this issue, we introduce a novel multi-agent framework designed to enable effective collaboration among heterogeneous robots with varying embodiments and capabilities, along with a new benchmark named Habitat-MAS. One of our key designs is $\textit{Robot Resume}$: Instead of adopting human-designed role play, we propose a self-prompted approach, where agents comprehend robot URDF files and call robot kinematics tools to generate descriptions of their physics capabilities to guide their behavior in task planning and action execution. The Habitat-MAS benchmark is designed to assess how a multi-agent framework handles tasks that require embodiment-aware reasoning, which includes 1) manipulation, 2) perception, 3) navigation, and 4) comprehensive multi-floor object rearrangement. The experimental results indicate that the robot's resume and the hierarchical design of our multi-agent system are essential for the effective operation of the heterogeneous multi-robot system within this intricate problem context.