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送

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

关键词: 协作机器人 物体推送 接触点选择 大型语言模型 局部搜索

📋 核心要点

  1. 现有协作物体推送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，可扩展性差。
  2. ConPoSe利用大型语言模型（LLM）的常识推理能力指导局部搜索，从而高效地选择合适的机器人-物体接触点。
  3. 实验证明，ConPoSe在不同形状物体上均能有效选择接触点，且在可扩展性上优于解析方法和纯LLM方法。

📝 摘要（中文）

在复杂环境中进行物体运输是许多领域中的一项基本任务，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。一种运输策略是物体推送，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而呈组合增长，限制了可扩展性。受人类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，能够成功地为各种形状（包括长方体、圆柱体和T形）选择接触点。实验表明，与分析方法相比，ConPoSe在机器人数量和物体尺寸方面具有更好的可扩展性，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送物体时，如何高效、可扩展地选择合适的机器人与物体接触点的问题。现有解析方法虽然精确，但计算复杂度高，难以应对大规模机器人协作和复杂形状物体。纯粹依赖LLM的方法缺乏精确性，难以保证推送任务的成功率。

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建议，缩小搜索空间，而局部搜索则在LLM建议的基础上进行优化，以找到更精确的接触点。这种结合利用了LLM的泛化能力和局部搜索的精确性。

技术框架：ConPoSe方法包含以下几个主要阶段：1) LLM提示：使用自然语言描述物体形状、目标路径和机器人数量等信息，提示LLM生成初始接触点建议。2) 局部搜索：以LLM提供的接触点为起点，使用局部搜索算法（例如梯度下降）优化接触点位置，目标是最小化推送过程中的误差。3) 碰撞检测：在局部搜索过程中，进行碰撞检测，避免机器人之间或机器人与环境发生碰撞。4) 迭代优化：重复局部搜索和碰撞检测，直到找到满足要求的接触点。

关键创新：ConPoSe的关键创新在于将LLM的常识推理能力引入到接触点选择问题中。传统方法依赖于复杂的物理模型和优化算法，而ConPoSe利用LLM对物体形状、运动规律的理解，快速生成合理的初始解，从而加速搜索过程。与纯LLM方法相比，ConPoSe通过局部搜索保证了接触点的精确性。

关键设计：论文中，LLM的提示语设计至关重要，需要包含足够的信息，以便LLM能够理解任务目标并生成合理的建议。局部搜索算法的选择也需要考虑计算效率和收敛速度。此外，碰撞检测算法的效率直接影响整个方法的运行时间。具体参数设置和损失函数细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ConPoSe在不同形状物体（长方体、圆柱体、T形）上均能有效选择接触点。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的性能优于纯LLM方法，验证了LLM引导的局部搜索的有效性。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于仓库物流、家庭服务机器人、建筑工地等场景。例如，在仓库中，多个机器人可以协作搬运大型货物；在家中，机器人可以协助移动家具；在建筑工地上，机器人可以协同搬运建筑材料。该方法降低了对机器人硬件的要求，使得使用简单机器人进行复杂物体搬运成为可能。

📄 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.