Interleaved LLM and Motion Planning for Generalized Multi-Object Collection in Large Scene Graphs

📄 arXiv: 2507.15782v1 📥 PDF

作者: Ruochu Yang, Yu Zhou, Fumin Zhang, Mengxue Hou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-21

💡 一句话要点

提出Inter-LLM算法，解决复杂场景图中多对象收集任务

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 运动规划 多对象收集 场景图 机器人 长程规划 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有家用机器人在开放场景中操作物体和高效导航大型环境方面存在不足，难以完成复杂任务。
  2. 提出Inter-LLM算法，交错使用LLM和运动规划，利用多模态动作代价相似度函数优化长程规划。
  3. 仿真实验表明，Inter-LLM算法在任务完成度、成功率和成本方面优于现有方法，性能提升30%。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型场景图中广义多对象收集问题，即机器人需要在多个位置拾取和放置多个对象，完成多个人类指令的长任务。该问题极具挑战性，因为它需要在高度不确定性下，在巨大的动作-状态空间中进行长程规划。为此，我们提出了一种新颖的交错LLM和运动规划算法Inter-LLM。通过设计多模态动作代价相似度函数，我们的算法既能反映历史，又能展望未来以优化规划，从而在质量和效率之间取得良好的平衡。仿真实验表明，与最新工作相比，我们的算法在完成人类指令、最大化任务成功率和最小化任务成本方面，将整体任务性能提高了30%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型场景图中，机器人接收多个人类指令后，需要在多个地点拾取和放置多个物体的广义多对象收集问题。现有方法在处理此类问题时，面临着状态空间巨大、规划周期长、不确定性高等挑战，难以保证任务的成功率和效率。

核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）与运动规划相结合，利用LLM的推理能力进行高层任务规划，并使用运动规划算法进行底层动作执行。通过交错使用LLM和运动规划，可以有效地降低规划的复杂性，提高任务的成功率。

技术框架：Inter-LLM算法的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM任务规划器：接收人类指令和环境信息，生成高层任务序列；2) 运动规划器：根据LLM生成的任务序列，规划机器人的运动轨迹；3) 多模态动作代价相似度函数：用于评估不同动作的代价，并选择最优的动作序列。LLM任务规划器和运动规划器交替执行，直到完成所有任务。

关键创新：论文的关键创新在于提出了多模态动作代价相似度函数，该函数综合考虑了动作的历史信息和未来信息，可以更准确地评估动作的代价。此外，Inter-LLM算法通过交错使用LLM和运动规划，有效地降低了规划的复杂性，提高了任务的成功率。

关键设计：多模态动作代价相似度函数的设计是关键。具体来说，该函数可能结合了视觉信息（例如，物体的位置和形状）、语义信息（例如，物体的类别和属性）以及运动信息（例如，机器人的速度和加速度）。损失函数的设计可能包括任务完成度、运动平滑度和碰撞避免等多个方面。具体的网络结构和参数设置在论文中可能没有详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Inter-LLM算法在完成人类指令、最大化任务成功率和最小化任务成本方面，相比于最新的方法，整体任务性能提升了30%。这表明Inter-LLM算法在解决复杂场景图中多对象收集问题方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、仓储物流机器人等领域，帮助机器人更好地理解人类指令，并在复杂环境中完成多目标物体的拾取和放置任务。通过提高机器人的自主性和智能化水平，可以降低人工成本，提高工作效率，并为人们提供更便捷的生活服务。

📄 摘要（原文）

Household robots have been a longstanding research topic, but they still lack human-like intelligence, particularly in manipulating open-set objects and navigating large environments efficiently and accurately. To push this boundary, we consider a generalized multi-object collection problem in large scene graphs, where the robot needs to pick up and place multiple objects across multiple locations in a long mission of multiple human commands. This problem is extremely challenging since it requires long-horizon planning in a vast action-state space under high uncertainties. To this end, we propose a novel interleaved LLM and motion planning algorithm Inter-LLM. By designing a multimodal action cost similarity function, our algorithm can both reflect the history and look into the future to optimize plans, striking a good balance of quality and efficiency. Simulation experiments demonstrate that compared with latest works, our algorithm improves the overall mission performance by 30% in terms of fulfilling human commands, maximizing mission success rates, and minimizing mission costs.