DART-LLM: Dependency-Aware Multi-Robot Task Decomposition and Execution using Large Language Models

📄 arXiv: 2411.09022v2 📥 PDF

作者: Yongdong Wang, Runze Xiao, Jun Younes Louhi Kasahara, Ryosuke Yajima, Keiji Nagatani, Atsushi Yamashita, Hajime Asama

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-13 (更新: 2025-03-04)

备注: The work was first submitted to an IEEE conference on September 15, 2024

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

DART-LLM：利用LLM和依赖感知图实现多机器人任务分解与执行

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

关键词: 多机器人系统 任务分解 大型语言模型 依赖感知 有向无环图

📋 核心要点

  1. 现有方法在多机器人系统中处理任务依赖关系方面存在局限性，难以实现高效的任务分解和协调。
  2. DART-LLM通过引入有向无环图（DAG）来建模任务依赖，利用LLM进行依赖感知的任务分解，从而实现多机器人协同。
  3. 实验结果表明，DART-LLM在不同复杂度的任务中均优于基线模型，尤其在显式建模依赖关系后，小模型性能提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DART-LLM的新框架，旨在解决多机器人系统中任务依赖的处理问题。该框架利用有向无环图（DAG）对任务依赖关系进行建模，从而将自然语言指令分解为协调良好的子任务，以供多机器人执行。DART-LLM包含四个关键模块：用于依赖感知任务分解的问答（QA）LLM模块、用于机器人分配的分解函数模块、用于执行的驱动模块以及用于环境感知的基于视觉-语言模型（VLM）的目标检测器，实现了端到端的任务执行。实验结果表明，在三个任务复杂度级别上，DART-LLM均达到了最先进的性能，并在所有评估指标上显著优于基线模型。其中，DeepSeek-r1-671B取得了最高的成功率，而Llama-3.1-8B则表现出卓越的响应时间可靠性。消融研究进一步证实，显式依赖关系建模显著提高了较小模型的性能，从而有助于在资源受限的平台上进行高效部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多机器人系统中，如何将复杂的自然语言指令分解为可执行的、具有依赖关系的子任务，并分配给不同的机器人执行的问题。现有方法难以有效处理任务间的依赖关系，导致任务执行效率低下或失败。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的推理能力，结合有向无环图（DAG）来显式地建模任务之间的依赖关系。通过这种方式，LLM可以更好地理解任务的整体结构，并生成合理的子任务分解方案。

技术框架：DART-LLM框架包含四个主要模块：1) 问答（QA）LLM模块：负责将自然语言指令分解为子任务，并识别子任务之间的依赖关系，构建DAG。2) 分解函数模块：根据子任务的属性和机器人的能力，将子任务分配给合适的机器人。3) 驱动模块：负责控制机器人执行分配给它的子任务。4) 基于视觉-语言模型（VLM）的目标检测器：用于感知环境，为机器人提供必要的视觉信息。整个流程是从自然语言指令输入开始，经过LLM分解和依赖关系建模，再到机器人任务分配和执行，最终完成整个任务。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM与DAG结合，实现了依赖感知的多机器人任务分解。与现有方法相比，DART-LLM能够更有效地处理任务之间的依赖关系，从而提高任务执行的成功率和效率。此外，论文还探索了不同LLM在DART-LLM框架中的性能表现，并分析了显式依赖关系建模对小模型性能的影响。

关键设计：论文中，LLM的选择和prompt的设计至关重要，直接影响任务分解的质量。DAG的构建方式需要仔细考虑，以确保能够准确地表示任务之间的依赖关系。此外，分解函数模块需要根据机器人的具体能力进行设计，以实现最佳的任务分配。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DART-LLM在三个任务复杂度级别上均优于基线模型，证明了其有效性。DeepSeek-r1-671B取得了最高的成功率，而Llama-3.1-8B则表现出卓越的响应时间可靠性。消融实验进一步证实，显式依赖关系建模显著提高了较小模型的性能，这对于在资源受限的平台上部署DART-LLM具有重要意义。

🎯 应用场景

DART-LLM可应用于各种多机器人协同作业场景，例如：智能仓储物流、自动化工厂、搜索救援、环境监测等。该研究成果有助于提升多机器人系统的智能化水平和任务执行效率，降低人工干预的需求，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。未来，可以进一步探索DART-LLM在更复杂、动态环境下的应用，并研究如何利用强化学习等方法优化任务分解和机器人分配策略。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated promising reasoning capabilities in robotics; however, their application in multi-robot systems remains limited, particularly in handling task dependencies. This paper introduces DART-LLM, a novel framework that employs Directed Acyclic Graphs (DAGs) to model task dependencies, enabling the decomposition of natural language instructions into well-coordinated subtasks for multi-robot execution. DART-LLM comprises four key components: a Question-Answering (QA) LLM module for dependency-aware task decomposition, a Breakdown Function module for robot assignment, an Actuation module for execution, and a Vision-Language Model (VLM)-based object detector for environmental perception, achieving end-to-end task execution. Experimental results across three task complexity levels demonstrate that DART-LLM achieves state-of-the-art performance, significantly outperforming the baseline across all evaluation metrics. Among the tested models, DeepSeek-r1-671B achieves the highest success rate, whereas Llama-3.1-8B exhibits superior response time reliability. Ablation studies further confirm that explicit dependency modeling notably enhances the performance of smaller models, facilitating efficient deployment on resource-constrained platforms. Please refer to the project website https://wyd0817.github.io/project-dart-llm/ for videos and code.