LLM-Advisor: An LLM Benchmark for Cost-efficient Path Planning across Multiple Terrains

📄 arXiv: 2503.01236v1 📥 PDF

作者: Ling Xiao, Toshihiko Yamasaki

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-03

💡 一句话要点

LLM-Advisor：用于多地形成本高效路径规划的LLM基准测试

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

关键词: 路径规划 大型语言模型 机器人导航 多地形环境 成本效率

📋 核心要点

  1. 现有路径规划方法在多地形环境下难以兼顾避障和成本效率，尤其是在机器人户外导航中。
  2. LLM-Advisor利用大型语言模型作为顾问，选择性地为路径规划提供建议，提升成本效率。
  3. 实验表明，LLM-Advisor能有效提升A、RRT和LLM-A*算法的成本效率，并提出了幻觉缓解策略。

📝 摘要（中文）

多地形成本高效路径规划是机器人导航中的一项关键任务，它需要找到一条从起点到终点的路径，该路径不仅避开障碍物，还要最大限度地降低通行成本。这对于需要在户外环境中导航各种地形的机器人来说尤其重要，因为在这些环境中，充电或加油非常困难。然而，关于这个主题的研究非常有限。在本文中，我们开发了一种基于提示的方法LLM-Advisor，它利用大型语言模型（LLM）作为路径规划的有效顾问。LLM-Advisor选择性地提供建议，展示了它识别何时不需要修改的能力。当提出建议时，对于A算法，70.59%的建议路径，对于RRT算法，69.47%的建议路径，以及对于LLM-A算法，78.70%的建议路径实现了更高的成本效率。由于LLM-Advisor有时可能缺乏常识，我们提出了两种幻觉缓解策略。此外，我们通过实验验证了GPT-4o在零样本路径规划中的表现不佳，即使在明确提供地形描述的情况下也是如此，这表明其空间感知能力较低。我们还通过实验证明，使用LLM作为顾问比直接将其集成到路径规划循环中更有效。由于LLM可能会产生幻觉，因此在基于搜索的方法（如A）的循环中使用LLM可能会导致更多失败的路径，这表明我们提出的LLM-Advisor是更好的选择。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多地形环境下机器人路径规划的成本效率问题。现有方法通常难以在避开障碍物的同时，最小化穿越不同地形所产生的成本，尤其是在户外复杂环境中，能量补给困难，对路径的成本效率要求更高。现有方法要么过于依赖全局地图信息，要么缺乏对不同地形成本的有效建模和利用。

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，作为路径规划算法的“顾问”，辅助其做出更明智的决策。LLM能够理解地形描述，并根据其“常识”提供优化建议，从而在避障的同时降低路径成本。这种方法避免了直接将LLM嵌入到路径规划循环中，从而降低了因LLM幻觉而导致路径失败的风险。

技术框架：LLM-Advisor的整体框架包含以下几个主要步骤：1. 使用传统的路径规划算法（如A、RRT）生成初始路径。2. 将初始路径和地形信息作为prompt输入到LLM中。3. LLM根据prompt生成优化建议，例如“稍微向左移动以避开泥泞区域”。4. 根据LLM的建议修改初始路径。5. 评估修改后的路径的成本，如果成本降低，则接受修改，否则拒绝。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM作为路径规划算法的“顾问”，而不是直接将其嵌入到路径规划循环中。这种方法能够充分利用LLM的推理能力，同时避免因LLM幻觉而导致路径失败的风险。此外，论文还提出了两种幻觉缓解策略，进一步提高了LLM-Advisor的可靠性。

关键设计：LLM-Advisor的关键设计包括：1. 精心设计的prompt，包含初始路径和地形信息，以便LLM能够理解问题并提供有效的建议。2. 选择性建议机制，LLM能够判断何时不需要修改路径，避免不必要的干扰。3. 幻觉缓解策略，例如使用多个LLM进行投票，或者使用规则进行过滤。4. 成本评估函数，用于评估修改后的路径的成本，并决定是否接受修改。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-Advisor能够显著提高路径规划的成本效率。对于A算法，70.59%的建议路径实现了更高的成本效率；对于RRT算法，69.47%的建议路径实现了更高的成本效率；对于LLM-A*算法，78.70%的建议路径实现了更高的成本效率。此外，实验还证明了GPT-4o在零样本路径规划中的表现不佳，以及使用LLM作为顾问比直接将其集成到路径规划循环中更有效。

🎯 应用场景

LLM-Advisor可应用于各种需要在复杂地形中进行路径规划的机器人应用，例如：户外巡检机器人、农业机器人、搜救机器人等。该方法能够有效提高机器人的导航效率和自主性，降低能源消耗，延长续航时间，具有重要的实际应用价值和商业前景。

📄 摘要（原文）

Multi-terrain cost-efficient path planning is a crucial task in robot navigation, requiring the identification of a path from the start to the goal that not only avoids obstacles but also minimizes travel costs. This is especially crucial for real-world applications where robots need to navigate diverse terrains in outdoor environments, where recharging or refueling is difficult. However, there is very limited research on this topic. In this paper, we develop a prompt-based approach, LLM-Advisor, which leverages large language models (LLMs) as effective advisors for path planning. The LLM-Advisor selectively provides suggestions, demonstrating its ability to recognize when no modifications are necessary. When suggestions are made, 70.59% of the paths suggested for the A algorithm, 69.47% for the RRT algorithm, and 78.70% for the LLM-A algorithm achieve greater cost efficiency. Since LLM-Advisor may occasionally lack common sense in their suggestions, we propose two hallucination-mitigation strategies. Furthermore, we experimentally verified that GPT-4o performs poorly in zero-shot path planning, even when terrain descriptions are clearly provided, demonstrating its low spatial awareness. We also experimentally demonstrate that using an LLM as an advisor is more effective than directly integrating it into the path-planning loop. Since LLMs may generate hallucinations, using LLMs in the loop of a search-based method (such as A) may lead to a higher number of failed paths, demonstrating that our proposed LLM-Advisor is a better choice.