Application of LLM Guided Reinforcement Learning in Formation Control with Collision Avoidance

📄 arXiv: 2507.16382v1 📥 PDF

作者: Chenhao Yao, Zike Yuan, Xiaoxu Liu, Chi Zhu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-07-22

备注: Accepted by IROS 2025

💡 一句话要点

提出基于LLM引导的强化学习方法，解决多智能体编队控制与避障问题

🎯 匹配领域: 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: 多智能体强化学习 编队控制 避障 大型语言模型 奖励函数设计

📋 核心要点

  1. 多智能体强化学习在编队控制与避障任务中，奖励函数的设计是策略快速收敛的关键挑战。
  2. 利用大型语言模型根据任务优先级和智能体可观察信息生成可动态调整的奖励函数。
  3. 实验结果表明，该方法能更高效地实现编队控制和避障，且迭代次数更少，性能更优。

📝 摘要（中文）

多智能体系统(MAS)擅长通过个体智能体的协作完成复杂目标。在MAS采用的方法中，多智能体强化学习(MARL)是最有效的算法之一。然而，当面对编队控制与避障(FCCA)这一复杂目标时，如何设计有效的奖励函数，以促进策略网络快速收敛到最优解，是一个挑战。本文提出了一种新颖的框架，旨在克服这一挑战。通过利用大型语言模型(LLM)对任务优先级和每个智能体可观察信息进行处理，我们的框架生成可以基于评估结果动态在线调整的奖励函数，并采用更高级的评估指标而非奖励本身。这种机制使MAS能够以更高的效率同时实现动态环境中的编队控制和避障，并需要更少的迭代次数才能达到更高的性能水平。在仿真和实际环境中所做的实验研究验证了我们提出的方法的实用性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体系统中的编队控制与避障（FCCA）问题。现有方法在设计奖励函数时面临挑战，难以保证策略网络快速收敛到最优解，尤其是在动态环境中，需要人工设计复杂的奖励函数，耗时且效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大理解和生成能力，自动生成并动态调整奖励函数。LLM根据任务优先级和每个智能体可观察的信息，生成更有效的奖励函数，从而引导多智能体强化学习算法更快地找到最优策略。这种方法避免了手动设计奖励函数的复杂性和局限性。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) LLM奖励函数生成器：根据任务描述（如编队形状、避障要求）和智能体的状态信息，生成初始奖励函数。2) 奖励函数评估器：使用更高级的评估指标（而非直接使用奖励值）来评估当前奖励函数的性能。3) 奖励函数调整器：根据评估结果，利用LLM对奖励函数进行在线动态调整，例如，增加对避障的惩罚或对保持队形的奖励。4) 多智能体强化学习算法：使用生成的奖励函数训练多智能体策略。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用LLM自动生成和动态调整奖励函数。与传统方法中人工设计固定奖励函数不同，该方法能够根据环境和任务的变化自适应地调整奖励函数，从而提高学习效率和性能。此外，使用更高级的评估指标而非奖励本身，可以更准确地反映策略的优劣。

关键设计：论文中LLM被用作奖励函数生成器和调整器，其输入包括任务描述、智能体状态信息和评估结果。LLM的输出是奖励函数的表达式或参数。奖励函数评估器使用诸如成功率、碰撞次数、队形误差等指标来评估奖励函数的性能。多智能体强化学习算法可以使用任何现有的算法，如MADDPG、DDPG等。具体的网络结构和参数设置取决于所选的强化学习算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在仿真和实际环境中验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够以更少的迭代次数达到更高的性能水平，在编队控制和避障方面都取得了显著的提升。具体的性能数据（如收敛速度、成功率、碰撞次数）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机集群协同、自动驾驶车队管理、机器人编队等领域。通过自动生成和优化奖励函数，可以显著降低开发成本，提高多智能体系统的智能化水平和适应性，在军事侦察、物流运输、环境监测等领域具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Multi-Agent Systems (MAS) excel at accomplishing complex objectives through the collaborative efforts of individual agents. Among the methodologies employed in MAS, Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) stands out as one of the most efficacious algorithms. However, when confronted with the complex objective of Formation Control with Collision Avoidance (FCCA): designing an effective reward function that facilitates swift convergence of the policy network to an optimal solution. In this paper, we introduce a novel framework that aims to overcome this challenge. By giving large language models (LLMs) on the prioritization of tasks and the observable information available to each agent, our framework generates reward functions that can be dynamically adjusted online based on evaluation outcomes by employing more advanced evaluation metrics rather than the rewards themselves. This mechanism enables the MAS to simultaneously achieve formation control and obstacle avoidance in dynamic environments with enhanced efficiency, requiring fewer iterations to reach superior performance levels. Our empirical studies, conducted in both simulation and real-world settings, validate the practicality and effectiveness of our proposed approach.