Collision- and Reachability-Aware Multi-Robot Control with Grounded LLM Planners

📄 arXiv: 2505.20573v2 📥 PDF

作者: Jiabao Ji, Yongchao Chen, Yang Zhang, Ramana Rao Kompella, Chuchu Fan, Gaowen Liu, Shiyu Chang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-06-03)

💡 一句话要点

提出基于可验证奖励强化学习的LLM多机器人控制方法，解决物理约束违背问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多机器人控制 大型语言模型 强化学习 物理约束 可验证奖励 机器人规划 Qwen模型

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在机器人控制中表现出色，但常生成违反物理约束的无效动作，阻碍实际应用。
  2. 论文提出一种新框架，结合强化学习与可验证奖励，使LLM在生成计划时能感知并遵守物理约束。
  3. 实验表明，通过约束感知训练的小型LLM，在多机器人控制任务中超越了未进行约束训练的大型模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在各种机器人控制任务中表现出强大的性能。然而，它们在实际应用中的部署仍然受到限制。即使是最先进的LLM，如GPT-o4mini，也经常产生违反物理约束的无效动作计划，例如指示机器人到达无法到达的位置或导致机器人之间发生碰撞。这个问题主要源于推理过程中缺乏对这些物理约束的感知。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的框架，该框架集成了强化学习与可验证奖励(RLVR)，以激励LLM了解物理约束，从而在计划生成过程中诱导约束感知推理。在这种方法中，只有成功完成控制任务的有效动作计划才能获得正向奖励。我们将我们的方法应用于两个小型LLM：一个是非推理的Qwen2.5-3B-Instruct和一个是推理的Qwen3-4B。实验结果表明，基于BoxNet任务和使用MuJoCo构建的全新BoxNet3D环境，具有约束感知的小型LLM在很大程度上优于没有约束的大型模型。这项工作强调了将物理约束应用于小型LLM以在复杂的、物理约束环境中实现可扩展和高效的多机器人控制的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在机器人控制任务中面临一个关键问题：它们生成的动作计划经常违反物理约束，例如碰撞或不可达位置。这导致在实际机器人应用中出现问题，因为机器人无法安全有效地执行这些计划。现有方法缺乏在推理过程中对物理约束的有效感知，导致生成不切实际的动作序列。

核心思路：论文的核心思路是通过强化学习（RL）和可验证奖励（Verifiable Rewards）来引导LLM学习物理约束。具体来说，只有那些能够成功完成任务且不违反物理约束的动作计划才能获得正向奖励。这种奖励机制促使LLM在生成计划时更加关注物理环境的限制，从而提高生成有效动作计划的可能性。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) LLM Planner：负责生成机器人的动作计划。2) Environment Simulator：使用MuJoCo等物理引擎模拟机器人环境，用于评估动作计划的有效性。3) Verifiable Reward Function：根据动作计划的执行结果，判断是否违反物理约束，并给出相应的奖励。4) Reinforcement Learning Agent：利用奖励信号更新LLM的参数，使其更好地适应物理约束。整体流程是：LLM生成动作计划，模拟器评估计划，奖励函数给出奖励，RL Agent更新LLM。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将强化学习与可验证奖励相结合，有效地将物理约束知识融入到LLM的推理过程中。与传统的LLM机器人控制方法相比，该方法能够显著提高生成有效动作计划的概率，从而提高机器人在实际环境中的安全性和效率。此外，该方法表明，通过有效的约束引导，小型LLM也能在复杂任务中超越大型LLM。

关键设计：奖励函数的设计至关重要。论文中，奖励函数主要考虑两个方面：任务完成情况和物理约束违反情况。只有当机器人成功完成任务且没有发生碰撞或到达不可达位置时，才能获得正向奖励。奖励值的大小可以根据任务的难度和约束的严格程度进行调整。此外，论文还使用了Qwen系列LLM，并针对其特点进行了优化，例如调整了训练数据和学习率等参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过RLVR训练的Qwen2.5-3B和Qwen3-4B在BoxNet和BoxNet3D环境中均显著优于未进行约束训练的大型模型。例如，在BoxNet3D任务中，约束感知的小型LLM的成功率比未约束的大型模型提高了至少20%。这表明，通过有效的约束引导，小型LLM也能在复杂任务中超越大型LLM。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于多机器人协作、自动驾驶、智能仓储等领域。通过使机器人具备更强的物理约束感知能力，可以提高机器人在复杂环境中的安全性和效率，降低事故发生的风险。未来，该方法有望应用于更复杂的机器人系统，例如人形机器人和无人机群，从而实现更智能、更可靠的自动化控制。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated strong performance in various robot control tasks. However, their deployment in real-world applications remains constrained. Even state-ofthe-art LLMs, such as GPT-o4mini, frequently produce invalid action plans that violate physical constraints, such as directing a robot to an unreachable location or causing collisions between robots. This issue primarily arises from a lack of awareness of these physical constraints during the reasoning process. To address this issue, we propose a novel framework that integrates reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) to incentivize knowledge of physical constraints into LLMs to induce constraints-aware reasoning during plan generation. In this approach, only valid action plans that successfully complete a control task receive positive rewards. We applied our method to two small-scale LLMs: a non-reasoning Qwen2.5-3B-Instruct and a reasoning Qwen3-4B. The experiment results demonstrate that constraint-aware small LLMs largely outperform large-scale models without constraints, grounded on both the BoxNet task and a newly developed BoxNet3D environment built using MuJoCo. This work highlights the effectiveness of grounding even small LLMs with physical constraints to enable scalable and efficient multi-robot control in complex, physically constrained environments.