IndoorR2X: Indoor Robot-to-Everything Coordination with LLM-Driven Planning
作者: Fan Yang, Soumya Teotia, Shaunak A. Mehta, Prajit KrisshnaKumar, Quanting Xie, Jun Liu, Yueqi Song, Li Wenkai, Atsunori Moteki, Kanji Uchino, Yonatan Bisk
分类: cs.RO, cs.MA
发布日期: 2026-03-20
💡 一句话要点
IndoorR2X：基于LLM驱动规划的室内机器人-万物互联协同框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人-万物互联 多机器人协同 大型语言模型 任务规划 室内环境 物联网 仿真框架
📋 核心要点
- 现有机器人间通信（R2R）在提升室内场景理解方面存在局限，依赖大量探索或增加团队规模才能克服部分可观测性问题。
- IndoorR2X利用室内环境中已有的低成本物联网传感器（如摄像头），结合机器人观测，构建全局语义状态，实现高效协同。
- 实验表明，物联网增强的世界建模能显著提高多机器人系统的效率和可靠性，为LLM驱动的机器人-物联网协同提供了关键见解。
📝 摘要（中文）
本文提出了IndoorR2X，这是一个用于大型语言模型（LLM）驱动的多机器人任务规划的基准和仿真框架，它利用机器人-万物互联（R2X）感知和通信在室内环境中实现协同。IndoorR2X集成了移动机器人和静态物联网（IoT）设备的观测数据，构建全局语义状态，从而支持可扩展的场景理解，减少冗余探索，并通过基于LLM的规划实现高级协同。IndoorR2X提供可配置的仿真环境、传感器布局、机器人团队和任务套件，以系统地评估高级语义协同策略。在各种设置下进行的大量实验表明，物联网增强的世界建模提高了多机器人的效率和可靠性，并突出了在机器人团队和室内物联网传感器之间推进基于LLM的协作的关键见解和失效模式。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人间通信（R2R）方法在室内场景理解中，受限于单个机器人的感知范围，需要大量的探索或者增加机器人数量才能克服部分可观测性问题。这导致了效率低下和成本增加。此外，如何有效地利用环境中已有的物联网设备（如摄像头、传感器）来增强机器人的感知和协同能力是一个挑战。
核心思路：IndoorR2X的核心思路是利用环境中已部署的物联网设备，结合移动机器人的感知信息，构建一个全局的、语义化的环境状态表示。通过这种方式，机器人可以超越自身的感知范围，获得更全面的场景理解，从而减少冗余探索，提高任务执行效率。同时，利用大型语言模型（LLM）进行高级任务规划和协同，使得机器人团队能够更好地完成复杂任务。
技术框架：IndoorR2X的整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境仿真器：提供可配置的室内环境、传感器布局和机器人团队。2) 感知模块：融合来自移动机器人和静态物联网设备的观测数据，构建全局语义状态。3) LLM规划器：利用大型语言模型进行高级任务规划和协同。4) 执行模块：将LLM生成的计划转化为机器人可执行的动作。整个流程是，机器人和物联网设备感知环境，感知数据被融合并输入到LLM规划器中，LLM生成任务计划，最后由机器人执行。
关键创新：IndoorR2X的关键创新在于将机器人-万物互联（R2X）感知与大型语言模型（LLM）驱动的规划相结合。它首次提出了一个用于评估这种协同方式的基准和仿真框架。与传统的R2R方法相比，IndoorR2X能够更有效地利用环境中的信息，减少冗余探索，提高任务执行效率。此外，利用LLM进行高级任务规划，使得机器人团队能够更好地理解任务目标，并进行更智能的协同。
关键设计：IndoorR2X的关键设计包括：1) 全局语义状态表示：如何有效地融合来自不同传感器的数据，构建一个统一的、语义化的环境状态表示是一个关键问题。具体实现细节未知。2) LLM规划器的设计：如何将任务目标转化为LLM可以理解的输入，以及如何将LLM生成的计划转化为机器人可执行的动作，是另一个关键问题。具体实现细节未知。3) 仿真环境的设计：如何设计一个逼真的仿真环境，能够真实地反映室内环境的复杂性和不确定性，也是一个重要的考虑因素。具体实现细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与传统的R2R方法相比，IndoorR2X能够显著提高多机器人的效率和可靠性。具体性能数据未知，但论文强调了物联网增强的世界建模在减少冗余探索和提高任务完成率方面的优势。此外，论文还分析了LLM在机器人-物联网协同中的关键作用和潜在的失效模式，为未来的研究提供了重要的参考。
🎯 应用场景
IndoorR2X的研究成果具有广泛的应用前景，例如智能家居、智慧办公、智能仓储、安防巡检等领域。通过将机器人与物联网设备相结合，可以实现更高效、更智能的自动化服务。该研究为未来机器人与环境的深度融合提供了新的思路，并有望推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Although robot-to-robot (R2R) communication improves indoor scene understanding beyond what a single robot can achieve, R2R alone cannot overcome partial observability without substantial exploration overhead or scaling team size. In contrast, many indoor environments already include low-cost Internet of Things (IoT) sensors (e.g., cameras) that provide persistent, building-wide context beyond onboard perception. We therefore introduce IndoorR2X, the first benchmark and simulation framework for Large Language Model (LLM)-driven multi-robot task planning with Robot-to-Everything (R2X) perception and communication in indoor environments. IndoorR2X integrates observations from mobile robots and static IoT devices to construct a global semantic state that supports scalable scene understanding, reduces redundant exploration, and enables high-level coordination through LLM-based planning. IndoorR2X provides configurable simulation environments, sensor layouts, robot teams, and task suites to systematically evaluate high-level semantic coordination strategies. Extensive experiments across diverse settings demonstrate that IoT-augmented world modeling improves multi-robot efficiency and reliability, and we highlight key insights and failure modes for advancing LLM-based collaboration between robot teams and indoor IoT sensors.