Seeing, Saying, Solving: An LLM-to-TL Framework for Cooperative Robots
作者: Dan BW Choe, Sundhar Vinodh Sangeetha, Steven Emanuel, Chih-Yuan Chiu, Samuel Coogan, Shreyas Kousik
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-19
💡 一句话要点
提出LLM-to-TL框架，解决异构机器人团队协作中的冲突问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人协作 大型语言模型 视觉语言模型 信号时序逻辑 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有机器人部署中，异构机器人团队在解决意外冲突时缺乏无缝协作能力。
- 提出LLM-to-TL框架，利用VLM检测冲突，LLM生成请求，并基于STL进行推理和决策。
- 实验表明，该框架通过考虑多个帮助提议，能有效减少对系统的总体时间影响。
📝 摘要（中文）
为了解决仓库等场景中异构机器人团队协作时出现的冲突问题，本文提出了一种新颖的、去中心化的框架，使机器人能够请求和提供帮助。该框架首先利用视觉语言模型（VLM）检测冲突，然后推理是否需要帮助。如果需要，则使用大型语言模型（LLM）生成自然语言（NL）的帮助请求并广播。潜在的帮助者机器人推理请求并提供帮助（如果能够），同时提供对其当前任务的影响信息。帮助者推理通过LLM实现，该LLM基于信号时序逻辑（STL），并使用Backus-Naur范式（BNF）语法来保证句法上有效的NL到STL的转换，然后将其作为混合整数线性规划（MILP）求解。最后，请求者机器人通过推理对整个系统的影响来选择帮助者。通过考虑不同帮助者选择策略的实验评估了该系统，结果表明，与简单的启发式方法（例如，选择最近的机器人来帮助）相比，请求者机器人可以通过考虑多个帮助提议来最小化对系统的总体时间影响。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决异构机器人团队在协作过程中，由于环境变化或任务冲突导致效率降低的问题。现有方法通常依赖于预定义的规则或集中式调度，难以应对复杂和动态的环境，缺乏灵活性和鲁棒性。机器人之间难以有效地沟通和协调，导致冲突无法及时解决。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的自然语言处理能力，使机器人能够以自然语言进行沟通和协商，从而实现去中心化的协作。通过视觉语言模型（VLM）感知环境，LLM生成帮助请求和提供帮助的提议，并结合信号时序逻辑（STL）进行形式化推理，最终选择最优的解决方案。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 冲突检测：机器人使用VLM检测环境中的冲突。2) 请求生成：如果检测到冲突且需要帮助，机器人使用LLM生成自然语言的帮助请求。3) 帮助提供：潜在的帮助者机器人使用LLM推理请求，并提供帮助提议，包括对自身任务的影响。4) 决策：请求者机器人根据收到的帮助提议，选择对系统影响最小的帮助者。整个过程是去中心化的，每个机器人独立进行推理和决策。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）与信号时序逻辑（STL）相结合，实现机器人之间基于自然语言的协作。通过Backus-Naur范式（BNF）语法保证NL到STL转换的句法有效性，并使用混合整数线性规划（MILP）求解STL公式，从而实现形式化的推理和决策。这种方法将LLM的灵活性与STL的严谨性相结合，提高了机器人协作的效率和可靠性。
关键设计：在帮助者推理阶段，使用LLM将自然语言的帮助请求转换为STL公式。BNF语法用于约束LLM的输出，确保生成的STL公式是句法有效的。然后，使用MILP求解器求解STL公式，得到帮助提议对自身任务的影响。请求者机器人使用不同的策略选择帮助者，例如选择最近的机器人或选择对系统影响最小的机器人。实验比较了不同策略的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与简单的启发式方法（如选择最近的机器人）相比，请求者机器人通过考虑多个帮助提议，能够显著减少对系统的总体时间影响。具体而言，该方法能够最小化系统整体时间影响，优于仅选择最近机器人的策略。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于仓库自动化、智能制造、灾害救援等领域，实现异构机器人团队的自主协作，提高工作效率和安全性。通过自然语言交互，降低了机器人编程和维护的难度，使非专业人员也能轻松部署和管理机器人团队。未来，该技术有望扩展到更复杂的机器人协作场景，例如多机器人协同装配、自主导航等。
📄 摘要（原文）
Increased robot deployment, such as in warehousing, has revealed a need for seamless collaboration among heterogeneous robot teams to resolve unforeseen conflicts. To address this challenge, we propose a novel, decentralized framework for robots to request and provide help. The framework begins with robots detecting conflicts using a Vision Language Model (VLM), then reasoning over whether help is needed. If so, it crafts and broadcasts a natural language (NL) help request using a Large Language Model (LLM). Potential helper robots reason over the request and offer help (if able), along with information about impact to their current tasks. Helper reasoning is implemented via an LLM grounded in Signal Temporal Logic (STL) using a Backus-Naur Form (BNF) grammar to guarantee syntactically valid NL-to-STL translations, which are then solved as a Mixed Integer Linear Program (MILP). Finally, the requester robot chooses a helper by reasoning over impact on the overall system. We evaluate our system via experiments considering different strategies for choosing a helper, and find that a requester robot can minimize overall time impact on the system by considering multiple help offers versus simple heuristics (e.g., selecting the nearest robot to help).