Large Language Models for Multi-Robot Systems: A Survey
作者: Peihan Li, Zijian An, Shams Abrar, Lifeng Zhou
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-02-06 (更新: 2025-09-13)
💡 一句话要点
综述：大型语言模型赋能多机器人系统，探索应用与挑战
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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 任务规划 人机交互 机器人控制 自然语言处理 机器人学习
📋 核心要点
- 多机器人系统面临协调、扩展性和现实适应性等挑战，传统方法难以有效解决。
- 该综述核心在于探索如何将大型语言模型（LLM）集成到多机器人系统中，以提升其智能化水平。
- 论文系统地分类了LLM在多机器人系统中的应用，并指出了其在不同领域的潜力与局限性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的快速发展为多机器人系统（MRS）开辟了新的可能性，实现了增强的通信、任务规划和人机交互。与传统的单机器人和多智能体系统不同，MRS提出了独特的挑战，包括协调、可扩展性和现实世界的适应性。本综述首次全面探讨了LLM集成到MRS中。它系统地对LLM在高级任务分配、中级运动规划、低级动作生成和人工干预中的应用进行了分类。我们重点介绍了LLM在家庭机器人、建筑、编队控制、目标跟踪和机器人游戏等不同领域的关键应用，展示了LLM在MRS中的多功能性和变革潜力。此外，我们还研究了限制LLM在MRS中应用的挑战，包括数学推理限制、幻觉、延迟问题以及对稳健的基准测试系统的需求。最后，我们概述了未来研究的机会，强调了微调、推理技术和特定任务模型的进步。本综述旨在指导研究人员在LLM驱动的MRS的智能化和实际部署方面的工作。基于该领域研究的快速发展，我们不断更新开源GitHub存储库中的论文。
🔬 方法详解
问题定义：多机器人系统（MRS）需要解决协调、可扩展性和现实世界适应性等问题。现有方法在处理复杂任务和动态环境时存在局限性，难以实现高效的任务分配、运动规划和人机交互。此外，传统方法在处理自然语言指令和进行高级推理方面能力不足。
核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，以及其在知识推理和决策方面的潜力，为多机器人系统提供更高级别的控制和协调。核心在于将LLM作为MRS的“大脑”，使其能够理解人类指令、规划复杂任务、并在多个机器人之间进行协调。
技术框架：该综述没有提出具体的算法框架，而是对现有研究进行了分类和总结。整体框架可以理解为：首先，LLM接收用户指令或环境信息；然后，LLM进行任务分解和规划，生成机器人可以理解的指令；最后，这些指令被传递给各个机器人执行。关键模块包括：自然语言理解模块、任务规划模块、机器人控制接口。
关键创新：该综述的关键创新在于它是首次全面地探讨了LLM在多机器人系统中的应用。它系统地对LLM在高级任务分配、中级运动规划、低级动作生成和人工干预中的应用进行了分类，并指出了LLM在MRS中的潜力与局限性。
关键设计：该综述本身没有涉及具体的技术细节，而是对现有研究进行了总结和分析。未来的研究方向可能包括：针对特定任务对LLM进行微调，以提高其在机器人领域的性能；开发更有效的推理技术，以解决LLM的幻觉问题；设计更鲁棒的基准测试系统，以评估LLM在MRS中的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统地总结了LLM在多机器人系统中的应用，涵盖了任务分配、运动规划、动作生成和人机交互等多个方面。它指出了LLM在MRS中的优势，例如增强的通信能力和任务规划能力，同时也强调了LLM在MRS中面临的挑战，例如数学推理限制和幻觉问题。该综述为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用前景，包括家庭服务机器人、智能制造、建筑工程、灾害救援等领域。通过LLM的赋能，多机器人系统可以更好地理解人类指令，自主完成复杂任务，提高工作效率和安全性。未来，LLM有望成为多机器人系统智能化发展的重要驱动力。
📄 摘要（原文）
The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has opened new possibilities in Multi-Robot Systems (MRS), enabling enhanced communication, task planning, and human-robot interaction. Unlike traditional single-robot and multi-agent systems, MRS poses unique challenges, including coordination, scalability, and real-world adaptability. This survey provides the first comprehensive exploration of LLM integration into MRS. It systematically categorizes their applications across high-level task allocation, mid-level motion planning, low-level action generation, and human intervention. We highlight key applications in diverse domains, such as household robotics, construction, formation control, target tracking, and robot games, showcasing the versatility and transformative potential of LLMs in MRS. Furthermore, we examine the challenges that limit adapting LLMs in MRS, including mathematical reasoning limitations, hallucination, latency issues, and the need for robust benchmarking systems. Finally, we outline opportunities for future research, emphasizing advancements in fine-tuning, reasoning techniques, and task-specific models. This survey aims to guide researchers in the intelligence and real-world deployment of MRS powered by LLMs. Based on the fast-evolving nature of research in the field, we keep updating the papers in the open-source GitHub repository.