Maritime Mission Planning for Unmanned Surface Vessel using Large Language Model

📄 arXiv: 2503.12065v1 📥 PDF

作者: Muhayy Ud Din, Waseem Akram, Ahsan B Bakht, Yihao Dong, Irfan Hussain

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-15

备注: IEEE International Conference on Simulation, Modeling, and Programming for Autonomous Robots

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的无人艇任务规划框架，提升动态环境适应性。

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

关键词: 无人艇 任务规划 大型语言模型 动态环境 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有无人艇任务规划方法难以适应动态环境，导致性能下降、成本增加和风险提高。
  2. 利用大型语言模型理解自然语言指令，执行符号推理，并根据环境变化灵活调整任务计划。
  3. 通过仿真验证，该方法能够优化任务执行，并无缝适应动态海洋环境。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的无人艇（USV）任务规划框架，该框架利用大型语言模型（LLM），如GPT-4，来应对传统静态方法在动态环境中适应性不足的挑战。现有方法难以适应动态环境，导致性能欠佳、成本较高以及失败风险增加。该框架将LLM集成到 maritime 任务规划中，弥合了高层人类指令和可执行计划之间的差距，从而能够实时适应环境变化和意外障碍。此外，利用来自低层控制器的反馈来改进符号任务计划，确保了鲁棒性和适应性。通过将符号规划的能力与LLM的推理能力相结合，该框架提高了USV操作的鲁棒性和有效性。此外，它简化了任务规范，使操作员能够专注于高层目标，而无需复杂的编程。仿真结果验证了该方法的有效性，证明了其在优化任务执行的同时无缝适应动态海洋环境的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无人艇在动态海洋环境中任务规划的适应性问题。现有基于静态规则的任务规划方法难以应对突发事件和环境变化，导致任务执行效率低下，甚至任务失败。痛点在于缺乏对环境变化的实时感知和灵活应变能力。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的自然语言理解和推理能力，将高层人类指令转化为可执行的任务计划，并根据低层控制器的反馈进行实时调整。这样设计的目的是为了赋予无人艇更强的自主性和适应性，使其能够在复杂多变的海洋环境中高效完成任务。

技术框架：该任务规划框架主要包含以下几个模块：1) 自然语言指令解析模块，利用LLM将人类指令转化为符号化的任务目标；2) 任务规划模块，基于符号化的任务目标生成初步的任务计划；3) 环境感知模块，实时获取环境信息，如障碍物位置、海浪情况等；4) 任务执行模块，控制无人艇按照任务计划执行；5) 反馈调整模块，接收来自低层控制器的反馈信息，并利用LLM对任务计划进行调整和优化。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型引入无人艇任务规划领域，实现了高层指令到低层控制的无缝衔接。与传统的基于规则的任务规划方法相比，该方法具有更强的灵活性和适应性，能够更好地应对动态环境中的挑战。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，LLM的选择和微调、环境感知模块的精度、以及反馈调整模块的优化策略是影响系统性能的关键因素。未来的研究可以进一步探索这些方面的设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过仿真实验验证了所提出方法的有效性，展示了其在动态海洋环境中优化任务执行和无缝适应环境变化的能力。虽然摘要中没有提供具体的性能数据和对比基线，但可以推断，该方法在任务完成率、路径规划效率、以及对环境变化的适应性等方面优于传统的静态任务规划方法。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于海洋监测、环境调查、搜救行动、港口巡逻、海上物流等领域。通过降低对人工干预的依赖，提高任务执行效率和安全性，具有重要的实际应用价值。未来，该技术有望推动无人艇在更广泛的海洋场景中得到应用，并促进海洋智能装备的发展。

📄 摘要（原文）

Unmanned Surface Vessels (USVs) are essential for various maritime operations. USV mission planning approach offers autonomous solutions for monitoring, surveillance, and logistics. Existing approaches, which are based on static methods, struggle to adapt to dynamic environments, leading to suboptimal performance, higher costs, and increased risk of failure. This paper introduces a novel mission planning framework that uses Large Language Models (LLMs), such as GPT-4, to address these challenges. LLMs are proficient at understanding natural language commands, executing symbolic reasoning, and flexibly adjusting to changing situations. Our approach integrates LLMs into maritime mission planning to bridge the gap between high-level human instructions and executable plans, allowing real-time adaptation to environmental changes and unforeseen obstacles. In addition, feedback from low-level controllers is utilized to refine symbolic mission plans, ensuring robustness and adaptability. This framework improves the robustness and effectiveness of USV operations by integrating the power of symbolic planning with the reasoning abilities of LLMs. In addition, it simplifies the mission specification, allowing operators to focus on high-level objectives without requiring complex programming. The simulation results validate the proposed approach, demonstrating its ability to optimize mission execution while seamlessly adapting to dynamic maritime conditions.