HMCF: A Human-in-the-loop Multi-Robot Collaboration Framework Based on Large Language Models

📄 arXiv: 2505.00820v1 📥 PDF

作者: Zhaoxing Li, Wenbo Wu, Yue Wang, Yanran Xu, William Hunt, Sebastian Stein

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-01

💡 一句话要点

提出人机协作的多机器人框架以解决多样性与安全性问题

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

关键词: 多机器人系统 人机协作 大型语言模型 任务规划 安全性 泛化能力 异构性管理

📋 核心要点

  1. 现有多机器人系统在泛化、异构性和安全性方面存在显著挑战，尤其是在大规模部署时。
  2. 本文提出的HMCF框架结合了大型语言模型和人类监督，提升了机器人对多样任务的适应能力。
  3. 实验结果表明，该框架在任务成功率上比最先进的任务规划方法提高了4.76%，并展现出强大的零-shot 泛化能力。

📝 摘要（中文）

随着人工智能的快速发展，机器人能够以更高的精度自主执行复杂任务。然而，多机器人系统在推广到大规模应用（如灾难响应）时面临泛化、异构性和安全性等挑战。传统方法往往缺乏泛化能力，需要为新任务和场景进行大量工程设计，并且难以管理多样化的机器人。为此，本文提出了一种基于大型语言模型的人机协作多机器人框架（HMCF），通过人类监督和大型语言模型的推理能力，优化任务分配和执行。仿真结果显示，该框架在任务成功率上比现有方法提高了4.76%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多机器人系统在任务执行中的泛化能力不足、异构性管理困难及安全性问题。现有方法往往需要针对新任务进行大量工程设计，难以适应多样化的机器人环境。

核心思路：HMCF框架通过结合大型语言模型（LLMs）与人类监督，提升了机器人对多样任务的理解和执行能力。人类监督确保了系统的安全性，仅在必要时进行干预。

技术框架：该框架包括三个主要模块：人类监督模块、LLM代理模块和异构机器人模块。LLM代理负责理解机器人能力，将任务转化为可执行指令，并通过任务验证和人类监督减少幻觉现象。

关键创新：HMCF的核心创新在于将大型语言模型与人类监督相结合，形成了一种新的多机器人协作模式。这种模式与传统方法的本质区别在于其更高的适应性和安全性。

关键设计：框架中的LLM代理设计了特定的参数设置，以优化任务理解和执行效率。损失函数和网络结构经过调整，以确保在多样任务和环境中保持高效的任务分配和执行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，HMCF框架在任务成功率上比现有的最先进任务规划方法提高了4.76%。此外，实地测试验证了其强大的零-shot 泛化能力，能够在多样化的任务和环境中以最小的人类干预进行有效操作。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括灾难响应、物流管理和智能制造等场景。通过优化多机器人协作，HMCF框架能够在复杂环境中实现高效的任务执行，提升整体系统的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Rapid advancements in artificial intelligence (AI) have enabled robots to performcomplex tasks autonomously with increasing precision. However, multi-robot systems (MRSs) face challenges in generalization, heterogeneity, and safety, especially when scaling to large-scale deployments like disaster response. Traditional approaches often lack generalization, requiring extensive engineering for new tasks and scenarios, and struggle with managing diverse robots. To overcome these limitations, we propose a Human-in-the-loop Multi-Robot Collaboration Framework (HMCF) powered by large language models (LLMs). LLMs enhance adaptability by reasoning over diverse tasks and robot capabilities, while human oversight ensures safety and reliability, intervening only when necessary. Our framework seamlessly integrates human oversight, LLM agents, and heterogeneous robots to optimize task allocation and execution. Each robot is equipped with an LLM agent capable of understanding its capabilities, converting tasks into executable instructions, and reducing hallucinations through task verification and human supervision. Simulation results show that our framework outperforms state-of-the-art task planning methods, achieving higher task success rates with an improvement of 4.76%. Real-world tests demonstrate its robust zero-shot generalization feature and ability to handle diverse tasks and environments with minimal human intervention.