ConPoSe: LLM-Guided Contact Point Selection for Scalable Cooperative Object Pushing

📄 arXiv: 2510.08705v1 📥 PDF

作者: Noah Steinkrüger, Nisarga Nilavadi, Wolfram Burgard, Tanja Katharina Kaiser

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-09

💡 一句话要点

ConPoSe：基于LLM引导的接触点选择，实现可扩展的协作物体推移

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

关键词: 协作机器人 物体推移 接触点选择 大型语言模型 局部搜索

📋 核心要点

  1. 现有协作物体推移方法在选择接触点时，计算复杂度随机器人数量和物体尺寸呈指数增长，限制了其可扩展性。
  2. ConPoSe利用大型语言模型（LLM）的常识推理能力引导局部搜索，从而高效地选择合适的机器人与物体接触点。
  3. 实验证明，ConPoSe在不同形状物体和不同机器人数量下，均优于传统的解析方法和纯LLM方法，展现出更好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

在复杂环境中进行物体运输是许多领域中的基本任务，包括家政服务和仓库物流。在协作物体运输中，多个机器人必须协调移动单个机器人无法移动的大型物体。一种运输策略是推移，它只需要简单的机器人。然而，仔细选择机器人与物体的接触点对于沿着预先规划的路径推动物体至关重要。虽然这种选择可以通过分析方法解决，但解空间随着机器人数量和物体尺寸的增加呈组合增长，限制了可扩展性。受到人类如何依赖常识进行协作运输的启发，我们提出将大型语言模型的推理能力与局部搜索相结合，以选择合适的接触点。我们基于LLM引导的局部搜索方法ConPoSe，成功地为各种形状（包括长方体、圆柱体和T形）选择了接触点。实验表明，ConPoSe在机器人数量和物体尺寸方面的扩展性优于分析方法，并且优于纯粹基于LLM的选择。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多机器人协作推移物体时，如何高效选择合适的机器人与物体接触点的问题。现有解析方法虽然能够找到最优解，但其计算复杂度随着机器人数量和物体尺寸的增加呈指数级增长，导致难以应用于实际场景。此外，直接使用LLM进行接触点选择虽然可行，但效果不如解析方法，且缺乏优化过程。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的常识推理能力与局部搜索算法相结合。LLM用于提供初始的接触点候选，并指导搜索方向，而局部搜索则用于在LLM的指导下，对接触点进行精细调整，从而找到更优的解。这种结合既利用了LLM的全局推理能力，又避免了纯LLM方法的精度不足。

技术框架：ConPoSe方法主要包含以下几个阶段：1) LLM初始化：利用LLM生成初始的接触点候选集合，LLM会根据物体的形状、目标运动方向等信息，给出合理的接触点建议。2) 局部搜索：以LLM提供的候选接触点为起点，进行局部搜索。搜索过程中，会评估不同接触点配置下的推移效果，并根据评估结果调整接触点的位置。3) 评估与选择：对搜索到的接触点配置进行评估，选择最优的配置作为最终的接触点。

关键创新：该方法最重要的创新在于将LLM的常识推理能力引入到接触点选择过程中。传统方法主要依赖于几何计算和优化算法，而ConPoSe则利用LLM对场景的理解，从而更有效地搜索到合适的接触点。与纯LLM方法相比，ConPoSe通过局部搜索对LLM的输出进行优化，提高了接触点选择的精度。

关键设计：ConPoSe的关键设计包括：1) LLM Prompt设计：精心设计的Prompt能够引导LLM生成更合理的接触点候选。Prompt需要包含物体的形状、目标运动方向、机器人数量等信息。2) 局部搜索策略：局部搜索策略需要能够有效地探索接触点空间，并避免陷入局部最优。论文可能采用了梯度下降或模拟退火等方法。3) 评估函数：评估函数用于评估不同接触点配置下的推移效果。评估函数需要考虑推移的稳定性、效率等因素。

📊 实验亮点

实验结果表明，ConPoSe在不同形状的物体（如长方体、圆柱体和T形）上均能有效地选择接触点。与解析方法相比，ConPoSe在机器人数量和物体尺寸增加时，计算时间增长更慢，展现出更好的可扩展性。此外，ConPoSe的性能也优于纯LLM方法，验证了LLM引导的局部搜索策略的有效性。具体性能提升数据未知，需要查阅论文原文。

🎯 应用场景

ConPoSe方法具有广泛的应用前景，例如在仓库物流中，可以用于多机器人协作搬运大型货物；在家政服务机器人中，可以用于协作移动家具；在建筑工地中，可以用于协作搬运建筑材料。该方法能够提高协作物体推移的效率和灵活性，降低对机器人硬件的要求，促进多机器人协作技术的发展。

📄 摘要（原文）

Object transportation in cluttered environments is a fundamental task in various domains, including domestic service and warehouse logistics. In cooperative object transport, multiple robots must coordinate to move objects that are too large for a single robot. One transport strategy is pushing, which only requires simple robots. However, careful selection of robot-object contact points is necessary to push the object along a preplanned path. Although this selection can be solved analytically, the solution space grows combinatorially with the number of robots and object size, limiting scalability. Inspired by how humans rely on common-sense reasoning for cooperative transport, we propose combining the reasoning capabilities of Large Language Models with local search to select suitable contact points. Our LLM-guided local search method for contact point selection, ConPoSe, successfully selects contact points for a variety of shapes, including cuboids, cylinders, and T-shapes. We demonstrate that ConPoSe scales better with the number of robots and object size than the analytical approach, and also outperforms pure LLM-based selection.