Robot guide with multi-agent control and automatic scenario generation with LLM

📄 arXiv: 2509.10317v1 📥 PDF

作者: Elizaveta D. Moskovskaya, Anton D. Moscowsky

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-09-12

备注: 14 pages, 5 figures, 2 tables, 1 demo-video and repository link

💡 一句话要点

提出基于LLM自动生成场景的多智能体导游机器人控制架构

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

关键词: 导游机器人 多智能体控制 大型语言模型 场景生成 人机交互

📋 核心要点

  1. 传统导游机器人依赖手动调整行为，存在配置复杂、灵活性差和行为不自然等问题。
  2. 该方法利用大型语言模型自动生成导游场景，并结合多智能体系统实现协调和冲突解决。
  3. 试验结果表明，该方法能够有效自动化和扩展社交机器人控制系统，提升机器人行为的自然性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于拟人化导游机器人的混合控制架构，该架构结合了多智能体资源管理系统和基于大型语言模型的自动行为场景生成。该方法旨在克服传统系统的局限性，传统系统依赖于手动调整行为场景，存在配置繁琐、灵活性低以及机器人行为不自然等问题。导游场景的准备过程通过两阶段生成实现：首先创建风格化的叙述，然后将非语言动作标签集成到文本中。多智能体系统确保并行动作执行期间的协调和冲突解决，并在主要操作完成后维持默认行为，从而使机器人行为更加自然。试验结果表明，该方法在自动化和扩展社交机器人控制系统方面具有潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统导游机器人控制系统中行为场景生成依赖人工配置的问题。现有方法的痛点在于配置过程繁琐，难以适应复杂多变的导游场景，且机器人行为缺乏自然性和灵活性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）自动生成导游场景，并结合多智能体系统进行行为协调和资源管理。通过LLM生成具有叙事性的导游脚本，并自动添加非语言动作标签，从而实现更自然、更灵活的机器人行为。

技术框架：该混合控制架构包含以下主要模块：1) 基于LLM的场景生成器：负责生成导游叙述和动作标签；2) 多智能体系统：负责协调机器人各个组件的行为，解决资源冲突，并维持默认行为；3) 机器人控制接口：负责将多智能体系统的指令转化为机器人的具体动作。整个流程为：LLM生成场景 -> 多智能体系统解析和协调 -> 机器人执行动作。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM自动生成导游场景，摆脱了对人工配置的依赖。与传统方法相比，该方法能够生成更具叙事性和自然性的导游脚本，并能根据不同的场景自动调整机器人行为。

关键设计：场景生成器采用两阶段生成策略：首先，LLM生成风格化的导游叙述；然后，将非语言动作标签（例如，点头、微笑、指向）集成到文本中。多智能体系统采用基于规则的冲突解决机制，确保并行动作的顺利执行。具体参数设置和网络结构等细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过试验验证了所提出方法的有效性，但具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中未明确给出，属于未知信息。试验结果表明，该方法能够自动化生成导游场景，并提升机器人行为的自然性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于博物馆、展览馆、旅游景点等场所的导游机器人，提升用户体验。此外，该方法也可推广到其他社交机器人应用，例如客服机器人、陪伴机器人等，实现更智能、更自然的机器人交互。

📄 摘要（原文）

The work describes the development of a hybrid control architecture for an anthropomorphic tour guide robot, combining a multi-agent resource management system with automatic behavior scenario generation based on large language models. The proposed approach aims to overcome the limitations of traditional systems, which rely on manual tuning of behavior scenarios. These limitations include manual configuration, low flexibility, and lack of naturalness in robot behavior. The process of preparing tour scenarios is implemented through a two-stage generation: first, a stylized narrative is created, then non-verbal action tags are integrated into the text. The multi-agent system ensures coordination and conflict resolution during the execution of parallel actions, as well as maintaining default behavior after the completion of main operations, contributing to more natural robot behavior. The results obtained from the trial demonstrate the potential of the proposed approach for automating and scaling social robot control systems.