Task-Aware Positioning for Improvisational Tasks in Mobile Construction Robots via an AI Agent with Multi-LMM Modules
作者: Seongju Jang, Francis Baek, SangHyun Lee
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-24
💡 一句话要点
提出基于多LMM模块AI代理的任务感知定位方法，用于移动建筑机器人的即兴任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 移动机器人 建筑机器人 即兴任务 多模态模型 自然语言处理 任务感知 自主定位
📋 核心要点
- 现有移动建筑机器人难以处理即兴任务，因为任务位置、时间和上下文信息事先未知。
- 提出一种基于多LMM模块的AI代理，通过自然语言理解任务，识别并定位任务所需位置。
- 实验结果表明，该代理在即兴任务处理中实现了92.2%的定位成功率，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
由于建筑行业不断变化的特性，现场的许多任务都是即兴发生的。现有的移动建筑机器人研究在解决即兴任务方面仍然存在局限性，即任务所需的位置、任务发生的时间以及任务执行所需的上下文信息都是事先未知的。本文提出了一种代理，该代理能够理解以自然语言给出的即兴任务，识别任务所需的位置，并进行自我定位。该代理的功能被分解为三个并行运行的大型多模态模型（LMM）模块，从而能够将LMM应用于任务解释和分解、基于施工图纸的导航以及视觉推理，以识别非预定义的任务所需位置。该代理使用四足机器人实现，并在旨在评估即兴任务处理的三个测试中，实现了92.2%的任务所需位置识别和定位成功率。这项研究使移动建筑机器人能够自主执行非预定义的任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决移动建筑机器人在执行即兴任务时，无法事先确定任务所需位置的问题。现有方法通常依赖于预定义的任务和环境，难以适应建筑工地动态变化的需求。这导致机器人在面对突发或临时性任务时，无法自主定位并完成任务。
核心思路：论文的核心思路是利用大型多模态模型（LMM）的强大理解和推理能力，使机器人能够理解自然语言描述的任务，并结合施工图纸和视觉信息，自主识别任务所需的位置。通过将任务分解为多个并行处理的LMM模块，实现任务理解、导航和视觉推理的协同工作。
技术框架：该代理的整体架构包含三个并行的LMM模块：1) 任务解释和分解模块，负责理解自然语言任务描述，并将其分解为可执行的子任务；2) 基于施工图纸的导航模块，利用施工图纸信息规划到达任务区域的路径；3) 视觉推理模块，通过视觉信息识别非预定义的任务所需位置。这三个模块协同工作，使机器人能够自主完成即兴任务。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型多模态模型应用于移动建筑机器人的即兴任务处理。通过并行运行多个LMM模块，实现了任务理解、导航和视觉推理的有效集成。这种方法使得机器人能够理解自然语言描述的任务，并结合施工图纸和视觉信息，自主识别任务所需的位置，从而摆脱了对预定义任务和环境的依赖。
关键设计：论文中没有明确给出LMM模块的具体参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，每个LMM模块都经过了针对特定任务的训练或微调，以提高其在任务解释、导航和视觉推理方面的性能。具体的技术细节有待进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究使用四足机器人实现了代理，并在三个旨在评估即兴任务处理的测试中取得了92.2%的任务所需位置识别和定位成功率。这一结果表明，该方法在处理非预定义任务方面具有显著优势，验证了基于多LMM模块的AI代理在移动建筑机器人中的应用潜力。具体的性能提升数据和对比基线信息未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要移动机器人自主执行即兴任务的建筑场景，例如：临时材料搬运、突发质量检查、以及根据现场情况调整施工方案等。该技术能够提高建筑工地的自动化水平，降低人工成本，并提升施工效率和安全性。未来，该技术还可以扩展到其他领域，如灾害救援、物流配送等。
📄 摘要（原文）
Due to the ever-changing nature of construction, many tasks on sites occur in an improvisational manner. Existing mobile construction robot studies remain limited in addressing improvisational tasks, where task-required locations, timing of task occurrence, and contextual information required for task execution are not known in advance. We propose an agent that understands improvisational tasks given in natural language, identifies the task-required location, and positions itself. The agent's functionality was decomposed into three Large Multimodal Model (LMM) modules operating in parallel, enabling the application of LMMs for task interpretation and breakdown, construction drawing-based navigation, and visual reasoning to identify non-predefined task-required locations. The agent was implemented with a quadruped robot and achieved a 92.2% success rate for identifying and positioning at task-required locations across three tests designed to assess improvisational task handling. This study enables mobile construction robots to perform non-predefined tasks autonomously.