SayCoNav: Utilizing Large Language Models for Adaptive Collaboration in Decentralized Multi-Robot Navigation

📄 arXiv: 2505.13729v1 📥 PDF

作者: Abhinav Rajvanshi, Pritish Sahu, Tixiao Shan, Karan Sikka, Han-Pang Chiu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

SayCoNav：利用大型语言模型实现去中心化多机器人导航中的自适应协作

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

关键词: 多机器人系统 协作导航 大型语言模型 自主规划 去中心化控制

📋 核心要点

  1. 现有方法难以使自主机器人团队在复杂导航任务中进行有效协作，尤其是在大型未知环境中。
  2. SayCoNav利用大型语言模型自动生成协作策略，并使每个机器人以去中心化的方式规划行动。
  3. 实验表明，SayCoNav在多目标导航任务中，通过有效协作，搜索效率最多可提高44.28%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SayCoNav的新方法，该方法利用大型语言模型（LLM）自动生成机器人团队的协作策略，以应对大规模未知环境中复杂导航任务。基于协作策略，每个机器人使用LLM以去中心化的方式生成其计划和行动。在导航过程中，机器人之间共享信息，从而不断更新其逐步计划。通过在多目标导航（MultiON）任务上评估SayCoNav，实验结果表明，SayCoNav通过异构机器人之间的有效协作，最多可将搜索效率提高44.28%。此外，它还可以动态适应任务执行过程中不断变化的环境条件。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多机器人协同导航问题，特别是在大型未知环境中，如何让机器人团队有效地协作以完成复杂任务。现有方法在动态适应环境变化和有效利用异构机器人能力方面存在不足，导致搜索效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理和规划能力，为机器人团队自动生成协作策略。每个机器人利用LLM进行本地规划，并通过信息共享动态调整计划，从而实现自适应协作。

技术框架：SayCoNav的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 协作策略生成：利用LLM根据任务目标和机器人能力生成初始协作策略。2) 去中心化规划：每个机器人基于协作策略，利用LLM生成本地导航计划。3) 信息共享与动态调整：机器人在导航过程中共享信息，并利用LLM根据接收到的信息动态调整其计划。整个过程是去中心化的，每个机器人独立进行决策。

关键创新：最重要的技术创新点在于将大型语言模型应用于多机器人协作导航，利用LLM的自然语言理解和生成能力，实现了机器人之间更灵活、更智能的协作。与传统方法相比，SayCoNav无需人工设计复杂的协作规则，而是通过LLM自动学习和适应环境变化。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的具体细节。LLM的使用方式是关键，即如何将任务目标、机器人能力和环境信息有效地输入LLM，并利用LLM生成合理的协作策略和导航计划。具体prompt的设计和LLM的选择（例如，使用哪个具体的LLM模型）是影响性能的关键因素，但论文中没有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SayCoNav在多目标导航（MultiON）任务中表现出色，通过异构机器人之间的有效协作，最多可将搜索效率提高44.28%。此外，SayCoNav还展示了动态适应任务执行过程中不断变化的环境条件的能力，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

SayCoNav具有广泛的应用前景，例如在仓库物流、灾难救援、环境勘探等领域，可以应用于多机器人协同搜索、目标追踪、路径规划等任务。该研究的实际价值在于提高了多机器人系统的自主性和协作效率，未来可以进一步扩展到更复杂的机器人团队和更具挑战性的环境。

📄 摘要（原文）

Adaptive collaboration is critical to a team of autonomous robots to perform complicated navigation tasks in large-scale unknown environments. An effective collaboration strategy should be determined and adapted according to each robot's skills and current status to successfully achieve the shared goal. We present SayCoNav, a new approach that leverages large language models (LLMs) for automatically generating this collaboration strategy among a team of robots. Building on the collaboration strategy, each robot uses the LLM to generate its plans and actions in a decentralized way. By sharing information to each other during navigation, each robot also continuously updates its step-by-step plans accordingly. We evaluate SayCoNav on Multi-Object Navigation (MultiON) tasks, that require the team of the robots to utilize their complementary strengths to efficiently search multiple different objects in unknown environments. By validating SayCoNav with varied team compositions and conditions against baseline methods, our experimental results show that SayCoNav can improve search efficiency by at most 44.28% through effective collaboration among heterogeneous robots. It can also dynamically adapt to the changing conditions during task execution.