LLM-Based Agentic Exploration for Robot Navigation & Manipulation with Skill Orchestration
作者: Abu Hanif Muhammad Syarubany, Farhan Zaki Rahmani, Trio Widianto
分类: cs.RO
发布日期: 2026-01-02
💡 一句话要点
提出基于LLM的Agent，用于机器人导航与操作中的技能编排，解决室内购物场景任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 机器人导航 大型语言模型 技能编排 语义地图 自然语言交互
📋 核心要点
- 现有机器人导航与操作系统在复杂室内环境下的任务规划与执行方面存在挑战，难以理解自然语言指令并进行灵活的技能组合。
- 论文提出利用LLM作为Agent，结合轻量级语义地图构建和模块化运动原语，实现基于自然语言指令的机器人导航与操作。
- 实验结果表明，该系统能够在仿真和真实环境中完成多商店导航和对象检索任务，验证了其在复杂室内环境下的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于LLM的端到端Agent探索系统，用于室内购物任务。该系统在Gazebo仿真和真实的走廊环境中进行了评估。机器人通过检测路口的指示牌，存储方向-兴趣点关系以及估计的路口姿态，增量式地构建轻量级语义地图。AprilTag提供了可重复的锚点，用于接近和对齐。给定自然语言购物请求，LLM在每个路口生成一个受约束的离散动作（方向以及是否进入商店）。ROS有限状态主控制器通过门控模块化运动原语来执行决策，包括基于局部代价地图的避障、AprilTag接近、商店进入和抓取。定性结果表明，集成的系统能够执行从用户指令到多商店导航和对象检索的端到端任务，同时通过其基于文本的地图和记录的决策历史保持模块化和可调试性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人如何在室内购物场景中，根据自然语言指令，自主完成导航、目标定位和物品抓取等任务。现有方法通常依赖于预定义的地图和复杂的规则，难以适应动态变化的环境，并且缺乏对自然语言指令的理解能力。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为智能体，负责任务规划和决策，结合轻量级的语义地图构建和模块化的运动原语，实现端到端的任务执行。LLM负责理解用户指令，并生成一系列离散动作，指导机器人在环境中导航和操作。
技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) LLM Agent：负责接收自然语言指令，生成离散动作序列；2) 语义地图构建：通过检测路口的指示牌和AprilTag，构建轻量级的语义地图，存储方向-兴趣点关系和路口姿态；3) 运动控制：使用ROS有限状态机，根据LLM生成的动作，门控模块化的运动原语，包括避障、AprilTag接近、商店进入和抓取等；4) 环境感知：利用传感器获取环境信息，例如路口指示牌和AprilTag的位置。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM作为Agent，用于机器人导航与操作任务的规划和决策。与传统的基于规则或优化的方法相比，LLM能够更好地理解自然语言指令，并生成更灵活的动作序列。此外，轻量级的语义地图构建方法降低了对环境先验知识的依赖，提高了系统的适应性。
关键设计：LLM被prompt生成受约束的离散动作，包括方向（例如，左转、右转、直行）和是否进入商店。AprilTag用于提供精确的定位信息，辅助机器人进行接近和对齐。运动原语被设计为模块化的，方便进行组合和调试。损失函数和网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在Gazebo仿真和真实的走廊环境中验证了所提出系统的有效性。定性结果表明，该系统能够根据自然语言指令，完成多商店导航和对象检索任务。虽然摘要中没有提供具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明，集成的系统能够执行从用户指令到多商店导航和对象检索的端到端任务。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居、商场导购、仓储物流等领域。通过自然语言交互，用户可以方便地指挥机器人完成各种任务，例如，让机器人在家中寻找特定物品，或者在商场中引导顾客到达目标店铺。该技术有望提升机器人的智能化水平和服务能力，实现人机协作的更广泛应用。
📄 摘要（原文）
This paper presents an end-to-end LLM-based agentic exploration system for an indoor shopping task, evaluated in both Gazebo simulation and a corresponding real-world corridor layout. The robot incrementally builds a lightweight semantic map by detecting signboards at junctions and storing direction-to-POI relations together with estimated junction poses, while AprilTags provide repeatable anchors for approach and alignment. Given a natural-language shopping request, an LLM produces a constrained discrete action at each junction (direction and whether to enter a store), and a ROS finite-state main controller executes the decision by gating modular motion primitives, including local-costmap-based obstacle avoidance, AprilTag approaching, store entry, and grasping. Qualitative results show that the integrated stack can perform end-to-end task execution from user instruction to multi-store navigation and object retrieval, while remaining modular and debuggable through its text-based map and logged decision history.