A Multimodal Framework for Human-Multi-Agent Interaction
作者: Shaid Hasan, Breenice Lee, Sujan Sarker, Tariq Iqbal
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-03-24
备注: 4 pages, 3 figures. Accepted at ACM/IEEE HRI 2026 Workshop (MAgicS-HRI)
💡 一句话要点
提出多模态框架，实现人与多智能体在社会环境中的自然交互
🎯 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: 人机交互 多智能体系统 多模态感知 大型语言模型 具身智能 协同决策 社会交互
📋 核心要点
- 现有的人机交互系统难以统一整合多模态感知、具身表达和协同决策，限制了共享物理空间中的自然交互。
- 该论文提出一种多模态框架，每个机器人作为自主认知智能体，通过LLM驱动的具身规划进行交互。
- 通过在人形机器人上的实验，验证了该框架能够实现多智能体之间协调的多模态推理和具身响应。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于人与多智能体交互的多模态框架，旨在解决现有系统在融合多模态感知、具身表达和协同决策方面的不足。该框架使每个机器人作为自主认知智能体运行，集成了多模态感知和基于大型语言模型（LLM）的具身规划。在团队层面，集中的协调机制调节轮流和智能体参与，以防止语音重叠和动作冲突。该框架在两个人形机器人上实现，通过结合语音、手势、目光和运动的交互策略，实现了连贯的多智能体交互。代表性的交互运行展示了智能体之间协调的多模态推理和具身响应。未来的工作将侧重于更大规模的用户研究，并深入探索社会化的多智能体交互动态。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人机交互系统，尤其是在多机器人场景下，难以有效地整合多模态信息（如语音、视觉、姿态等），并进行协同决策。这导致交互不够自然流畅，难以扩展到更复杂的社会环境中。现有方法通常侧重于单一模态或简单的规则驱动，缺乏对人类意图的深入理解和灵活的响应能力。
核心思路：该论文的核心思路是将每个机器人视为一个具有自主认知能力的智能体，通过整合多模态感知和大型语言模型（LLM）驱动的规划，使机器人能够理解人类的指令和意图，并做出相应的具身动作。同时，引入集中的协调机制，解决多机器人之间的冲突和协调问题，从而实现自然流畅的人与多智能体交互。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 多模态感知模块：负责从语音、视觉等多种模态中提取信息。2) LLM驱动的规划模块：利用大型语言模型理解人类指令，生成机器人行动计划。3) 具身表达模块：将行动计划转化为具体的机器人动作，如语音、手势、目光和运动。4) 集中协调模块：负责协调多个机器人之间的行动，避免冲突，保证交互的连贯性。整体流程是：人类发出指令，多模态感知模块提取信息，LLM规划模块生成行动计划，具身表达模块执行动作，集中协调模块协调多机器人行动。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）引入到人与多智能体交互中，利用LLM强大的语言理解和生成能力，使机器人能够更好地理解人类的意图，并生成更自然流畅的响应。此外，该框架还整合了多模态感知和具身表达，使机器人能够通过多种方式与人类进行交互。
关键设计：集中协调机制是关键设计之一，它通过预先设定的交互策略（interaction policies）来管理机器人之间的轮流发言和行动。这些策略结合了语音、手势、目光和运动等多种模态，以确保交互的连贯性和避免冲突。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在两个人形机器人上进行实验，验证了该框架的有效性。实验结果表明，该框架能够实现多智能体之间协调的多模态推理和具身响应。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但代表性的交互运行展示了框架在协调多模态推理和具身响应方面的能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，如：智能家居、医疗辅助、教育培训、客户服务等。在智能家居中，多个机器人可以协同完成复杂的家务任务；在医疗辅助中，机器人可以协助医生进行手术或护理病人；在教育培训中，机器人可以作为助教，为学生提供个性化的辅导；在客户服务中，机器人可以提供咨询和引导服务。该研究的实际价值在于提高人机交互的自然性和效率，未来有望实现更加智能、便捷的人机协作。
📄 摘要（原文）
Human-robot interaction is increasingly moving toward multi-robot, socially grounded environments. Existing systems struggle to integrate multimodal perception, embodied expression, and coordinated decision-making in a unified framework. This limits natural and scalable interaction in shared physical spaces. We address this gap by introducing a multimodal framework for human-multi-agent interaction in which each robot operates as an autonomous cognitive agent with integrated multimodal perception and Large Language Model (LLM)-driven planning grounded in embodiment. At the team level, a centralized coordination mechanism regulates turn-taking and agent participation to prevent overlapping speech and conflicting actions. Implemented on two humanoid robots, our framework enables coherent multi-agent interaction through interaction policies that combine speech, gesture, gaze, and locomotion. Representative interaction runs demonstrate coordinated multimodal reasoning across agents and grounded embodied responses. Future work will focus on larger-scale user studies and deeper exploration of socially grounded multi-agent interaction dynamics.