Robust Mobile Robot Path Planning via LLM-Based Dynamic Waypoint Generation

📄 arXiv: 2501.15901v1 📥 PDF

作者: Muhammad Taha Tariq, Congqing Wang, Yasir Hussain

分类: cs.RO

发布日期: 2025-01-27

备注: 18 pages, 6 figures, submitted in Journal Expert Systems with Applications

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的动态航点生成以解决移动机器人路径规划问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 移动机器人 路径规划 大语言模型 动态航点生成 避碰技术 智能导航 复杂环境

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有路径规划方法在复杂环境中难以适应动态变化，导致路径效率和安全性不足。
  2. 方法要点：提出的框架利用大语言模型将高层用户输入转化为可操作的航点，并动态调整路径以应对障碍物。
  3. 实验或效果：在三种不同复杂度的环境中进行实验，结果显示该方法在路径规划时间和避碰能力上显著优于其他模型。

📝 摘要（中文）

移动机器人在复杂环境中的路径规划仍然是一个重大挑战，尤其是在实现高效、安全和鲁棒路径方面。传统的路径规划技术如深度强化学习模型通常针对特定的起始点和目标位置进行训练，仅在这些条件满足时表现良好。本文提出了一种新颖的路径规划框架，利用大语言模型赋予移动机器人动态解释自然语言指令和自主生成高效、无碰撞导航路径的能力。实验结果表明，基于大语言模型的方法在路径规划时间、航点生成成功率和避碰能力方面优于其他模型，展示了大语言模型在复杂环境中增强移动机器人能力的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决移动机器人在复杂环境中路径规划的挑战，现有方法如深度强化学习模型在特定条件下表现良好，但在动态环境中适应性不足，导致路径效率和安全性降低。

核心思路：本研究提出的框架通过嵌入大语言模型，使机器人能够动态理解自然语言指令，并生成高效的导航路径。通过将用户的高层输入转化为具体的航点，机器人能够实时调整路径以避开障碍物。

技术框架：整体架构包括用户输入解析模块、航点生成模块和路径调整模块。用户输入通过大语言模型进行解析，生成初步航点，随后根据环境变化动态调整路径。

关键创新：最重要的创新在于将大语言模型应用于路径规划，突破了传统方法在特定条件下的局限性，使得机器人能够在复杂环境中自主决策。

关键设计：在模型设计中，采用了llama3.1模型进行航点生成，设置了适应性损失函数以优化路径规划时间和避碰能力，确保生成的路径既高效又安全。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于llama3.1模型的路径规划方法在路径规划时间上显著优于其他大语言模型，航点生成成功率和避碰能力也有明显提升，展示了该方法在复杂环境中的鲁棒性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、无人配送、灾后救援等场景。通过提升移动机器人的自主导航能力，能够在复杂和动态的环境中实现更安全、更高效的操作，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Mobile robot path planning in complex environments remains a significant challenge, especially in achieving efficient, safe and robust paths. The traditional path planning techniques like DRL models typically trained for a given configuration of the starting point and target positions, these models only perform well when these conditions are satisfied. In this paper, we proposed a novel path planning framework that embeds Large Language Models to empower mobile robots with the capability of dynamically interpreting natural language commands and autonomously generating efficient, collision-free navigation paths. The proposed framework uses LLMs to translate high-level user inputs into actionable waypoints while dynamically adjusting paths in response to obstacles. We experimentally evaluated our proposed LLM-based approach across three different environments of progressive complexity, showing the robustness of our approach with llama3.1 model that outperformed other LLM models in path planning time, waypoint generation success rate, and collision avoidance. This underlines the promising contribution of LLMs for enhancing the capability of mobile robots, especially when their operation involves complex decisions in large and complex environments. Our framework has provided safer, more reliable navigation systems and opened a new direction for the future research. The source code of this work is publicly available on GitHub.