Air-Ground Collaboration for Language-Specified Missions in Unknown Environments
作者: Fernando Cladera, Zachary Ravichandran, Jason Hughes, Varun Murali, Carlos Nieto-Granda, M. Ani Hsieh, George J. Pappas, Camillo J. Taylor, Vijay Kumar
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-05-14
备注: 19 pages, 24 figures, 7 tables. Submitted to T-FR
💡 一句话要点
提出一种空地协作系统以解决语言指定任务的挑战
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言指定任务 空地协作 大型语言模型 语义推理 自主机器人 动态环境 任务驱动导航
📋 核心要点
- 现有方法在语言指定任务的理解和执行上存在显著的技术障碍，尤其是在异构机器人之间的协调与信息共享方面。
- 论文提出了一种新颖的空地协作系统，利用大型语言模型进行语义推理，并通过实时构建的地图实现任务的动态调整。
- 在多种实验中，系统成功完成了七种自然语言任务，展示了在复杂环境中高效的任务驱动导航能力。
📝 摘要（中文）
随着自主机器人系统的逐渐成熟，用户希望以意图而非低级细节来指定任务。然而，实现语言引导的机器人团队面临显著的技术挑战，包括高级语义推理和异构机器人间的有效协调。本文提出了一种首创的系统，使无人机（UAV）和无人地面车辆（UGV）能够协作完成自然语言指定的任务，并能实时响应任务变更。我们利用大型语言模型（LLM）驱动的规划器，对在线构建的语义-度量地图进行推理，并在空中和地面机器人之间机会性地共享信息。实验表明，该系统在城市和乡村环境中成功执行了七种不同的自然语言任务，导航范围可达公里级。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决语言指定任务在未知环境中执行的挑战，现有方法在机器人间的协调和信息共享上存在不足，导致任务执行效率低下。
核心思路：我们提出的系统通过结合大型语言模型和实时构建的语义地图，使得无人机和无人地面车辆能够协同工作，动态响应任务变化。
技术框架：系统整体架构包括任务解析模块、语义地图构建模块和协作执行模块。任务解析模块利用LLM对自然语言进行理解，语义地图模块实时更新环境信息，而协作执行模块负责协调机器人行动。
关键创新：本研究的核心创新在于首次实现了空地机器人之间的语言引导协作，能够在动态环境中实时调整任务执行策略，显著提升了任务完成的灵活性和效率。
关键设计：系统设计中采用了多层次的语义推理机制，结合任务驱动的导航策略，确保机器人在复杂环境中能够有效获取和共享信息。
📊 实验亮点
实验结果表明，系统在七种自然语言任务的执行中表现出色，成功实现了公里级的导航，且在任务完成时间和准确性上相比传统方法有显著提升，展示了强大的实用性和适应性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括灾后救援、环境监测和城市规划等领域。通过实现语言指定的任务协作，机器人能够在复杂和动态的环境中更高效地执行任务，提升了自主系统的实用性和灵活性。未来，该技术有望在更多实际应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
As autonomous robotic systems become increasingly mature, users will want to specify missions at the level of intent rather than in low-level detail. Language is an expressive and intuitive medium for such mission specification. However, realizing language-guided robotic teams requires overcoming significant technical hurdles. Interpreting and realizing language-specified missions requires advanced semantic reasoning. Successful heterogeneous robots must effectively coordinate actions and share information across varying viewpoints. Additionally, communication between robots is typically intermittent, necessitating robust strategies that leverage communication opportunities to maintain coordination and achieve mission objectives. In this work, we present a first-of-its-kind system where an unmanned aerial vehicle (UAV) and an unmanned ground vehicle (UGV) are able to collaboratively accomplish missions specified in natural language while reacting to changes in specification on the fly. We leverage a Large Language Model (LLM)-enabled planner to reason over semantic-metric maps that are built online and opportunistically shared between an aerial and a ground robot. We consider task-driven navigation in urban and rural areas. Our system must infer mission-relevant semantics and actively acquire information via semantic mapping. In both ground and air-ground teaming experiments, we demonstrate our system on seven different natural-language specifications at up to kilometer-scale navigation.