Safe and Trustworthy Robot Pathfinding with BIM, MHA*, and NLP

📄 arXiv: 2411.15371v2 📥 PDF

作者: Mani Amani, Reza Akhavian

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-22 (更新: 2025-01-28)

备注: Submitted to IEEE Access

💡 一句话要点

结合BIM、MHA*和NLP，实现安全可靠的机器人路径规划

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

关键词: 机器人路径规划 建筑信息模型 多启发式A* 大型语言模型 动态避障

📋 核心要点

  1. 建筑机器人面临动态环境和复杂任务，传统路径规划方法计算成本高昂，难以满足实际需求。
  2. 利用BIM的空间和语义信息，结合多启发式A*算法和大型语言模型，实现动态避障的路径规划。
  3. 实验结果表明，该方法在保持路径长度的同时，显著提高了机器人与物体的安全距离，提升了80%。

📝 摘要（中文）

近年来，建筑机器人在研发领域备受关注。然而，工业机器人的应用面临独特的挑战，如动态环境、特定领域任务以及复杂的定位和建图。在建筑工地中，移动物体和复杂的机械设备使得路径规划变得困难，因为存在物体碰撞的风险。现有的同步定位与地图构建方法是可行的解决方案，但由于传感器所需的精度和数据质量以及信息处理，它们的计算成本可能非常高。我们提出利用建筑信息模型（BIM）中的空间和语义信息来开发特定领域的路径规划策略。在这项工作中，我们整合了一种多启发式A（MHA）算法，该算法使用来自BIM空间信息的APF，并使用大型语言模型（LLM）处理来自BIM的文本信息，以调整算法以避免动态对象。结果表明，在保持相似路径长度的同时，机器人与物体的接近程度提高了80%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决建筑环境中机器人路径规划的安全性和可靠性问题。现有方法，如SLAM，虽然可行，但计算成本高，难以适应动态变化的建筑工地。尤其是在存在移动物体和复杂机械的情况下，如何避免碰撞是关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用BIM中已有的空间和语义信息，结合多启发式A算法（MHA）和大型语言模型（LLM），实现更智能、更安全的路径规划。BIM提供环境的先验知识，MHA*负责路径搜索，LLM则用于理解BIM中的文本信息，从而动态调整路径规划策略。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) BIM数据提取模块：从BIM模型中提取空间信息（如障碍物位置）和语义信息（如物体类型和状态）。2) MHA路径规划模块：使用提取的空间信息，结合人工势场（APF）方法，进行初步的路径规划。3) LLM语义理解模块：利用LLM处理BIM中的文本信息，识别动态障碍物和潜在风险。4) 路径调整模块：根据LLM的输出，动态调整MHA算法的参数，优化路径，避免碰撞。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将BIM、MHA*和LLM三者结合，实现了一种领域特定的、智能化的路径规划方案。与传统的基于传感器数据的路径规划方法相比，该方法利用了BIM的先验知识，降低了计算成本，提高了规划效率和安全性。LLM的引入使得机器人能够理解环境中的语义信息，从而更好地适应动态变化。

关键设计：MHA算法使用了多个启发式函数，这些函数基于BIM的空间信息计算人工势场。LLM的具体选择未知，但其作用是解析BIM中的文本描述，识别潜在的危险区域或移动物体。路径调整模块的具体实现方式未知，可能涉及到对MHA算法中启发式函数权重的动态调整，或者直接修改规划出的路径。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在保持路径长度基本不变的情况下，机器人与物体的接近程度降低了80%。这意味着机器人能够更安全地避开障碍物，减少碰撞风险。该结果验证了将BIM、MHA*和LLM结合用于机器人路径规划的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于建筑工地的自动化施工、物料搬运、安全巡检等场景。通过提升机器人路径规划的安全性和可靠性，可以减少事故发生，提高施工效率，降低人力成本。未来，该技术还可以扩展到其他领域，如仓储物流、智能工厂等。

📄 摘要（原文）

Construction robots have gained significant traction in recent years in research and development. However, the application of industrial robots has unique challenges. Dynamic environments, domain-specific tasks, and complex localization and mapping are significant obstacles in their development. In construction job sites, moving objects and complex machinery can make pathfinding a difficult task due to the possibility of object collisions. Existing methods such as simultaneous localization and mapping are viable solutions to this problem, however, due to the precision and data quality required by the sensors and the processing of the information, they can be very computationally expensive. We propose using spatial and semantic information in building information modeling (BIM) to develop domain-specific pathfinding strategies. In this work, we integrate a multi-heuristic A (MHA) algorithm using APFs from the BIM spatial information and process textual information from the BIM using large language models (LLMs) to adjust the algorithm for dynamic object avoidance. We show increased robot object proximity by 80% while maintaining similar path lengths.