Semantic Area Graph Reasoning for Multi-Robot Language-Guided Search

📄 arXiv: 2604.16263v1 📥 PDF

作者: Ruiyang Wang, Hao-Lun Hsu, Jiwoo Kim, Miroslav Pajic

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-17

💡 一句话要点

提出SAGR框架，利用LLM进行多机器人语义区域图推理，提升复杂环境下的目标搜索效率。

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

关键词: 多机器人系统 语义SLAM 大型语言模型 语义区域图 协同探索 目标搜索

📋 核心要点

  1. 传统多机器人协同搜索方法依赖于前沿覆盖或信息增益，无法有效结合高级任务意图，例如根据房间类型搜索特定物体。
  2. SAGR框架通过构建语义区域图，将环境抽象为结构化的语义拓扑表示，使LLM能够进行高级语义推理和多机器人任务分配。
  3. 实验结果表明，SAGR在复杂室内环境中能有效提升语义目标搜索效率，相比现有方法在大型环境中提升高达18.8%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为语义区域图推理(SAGR)的框架，用于协调多机器人系统(MRS)在未知环境中进行搜索。该框架通过构建环境的结构化语义拓扑抽象，使大型语言模型(LLM)能够进行多机器人探索和语义搜索。SAGR从语义占据栅格地图增量构建语义区域图，将房间实例、连通性、前沿可用性和机器人状态编码为紧凑的、与任务相关的表示，供LLM推理。LLM基于空间结构和任务上下文执行高级语义房间分配，而确定性的前沿规划和局部导航处理分配房间内的几何执行。在Habitat-Matterport3D数据集上的100个场景中进行的实验表明，SAGR在保持与最先进的探索方法竞争力的同时，始终提高语义目标搜索效率，在大型环境中提升高达18.8%。这些结果突出了结构化语义抽象作为基于LLM的推理与复杂室内环境中的多机器人协调之间的有效接口的价值。

🔬 方法详解

问题定义：现有多机器人协同探索方法难以有效利用语义信息，尤其是在需要根据房间类型等语义线索进行目标搜索时，效率较低。传统方法主要关注几何探索，忽略了环境的语义结构，导致无法进行高级别的任务规划和分配。

核心思路：本文的核心思路是构建一个环境的语义区域图（Semantic Area Graph），将环境抽象成由房间等语义区域组成的图结构，并利用大型语言模型（LLM）进行高级语义推理和任务分配。通过这种方式，机器人可以根据任务需求，更有针对性地探索特定类型的房间，从而提高搜索效率。

技术框架：SAGR框架包含以下几个主要模块：1) 语义占据栅格地图构建：使用SLAM等技术构建环境的语义占据栅格地图。2) 语义区域图构建：从语义占据栅格地图中提取房间实例，并构建语义区域图，节点表示房间，边表示房间之间的连通性。3) LLM推理：利用LLM根据任务需求和环境的语义区域图，进行高级语义推理，例如确定哪些房间可能包含目标物体。4) 任务分配：根据LLM的推理结果，将不同的房间分配给不同的机器人进行探索。5) 前沿规划与局部导航：每个机器人在分配到的房间内，使用传统的前沿规划和局部导航算法进行探索和目标搜索。

关键创新：SAGR的关键创新在于将大型语言模型（LLM）与多机器人协同探索相结合，利用LLM的语义推理能力进行高级任务规划和分配。通过构建语义区域图，将环境抽象成结构化的表示，使LLM能够更好地理解环境的语义信息，从而进行更有效的任务分配。

关键设计：语义区域图的构建是关键设计之一，需要准确提取房间实例并建立房间之间的连通性。LLM的prompt设计也很重要，需要清晰地表达任务需求和环境的语义信息，以便LLM能够进行有效的推理。此外，任务分配策略也需要仔细设计，以平衡各个机器人的工作负载，并避免重复探索。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAGR框架在Habitat-Matterport3D数据集上的100个场景中，相比于传统探索方法，能够显著提高语义目标搜索效率。尤其是在大型环境中，SAGR的搜索效率提升高达18.8%。这表明SAGR框架能够有效地利用语义信息进行任务规划和分配，从而提高多机器人协同探索的效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、仓储物流、安防巡检等领域。例如，在智能家居中，多机器人系统可以根据用户的语音指令，在房屋内搜索特定物品。在仓储物流中，机器人可以根据订单信息，在仓库中快速找到目标商品。在安防巡检中，机器人可以根据预设规则，在特定区域内巡逻，并检测异常情况。

📄 摘要（原文）

Coordinating multi-robot systems (MRS) to search in unknown environments is particularly challenging for tasks that require semantic reasoning beyond geometric exploration. Classical coordination strategies rely on frontier coverage or information gain and cannot incorporate high-level task intent, such as searching for objects associated with specific room types. We propose \textit{Semantic Area Graph Reasoning} (SAGR), a hierarchical framework that enables Large Language Models (LLMs) to coordinate multi-robot exploration and semantic search through a structured semantic-topological abstraction of the environment. SAGR incrementally constructs a semantic area graph from a semantic occupancy map, encoding room instances, connectivity, frontier availability, and robot states into a compact task-relevant representation for LLM reasoning. The LLM performs high-level semantic room assignment based on spatial structure and task context, while deterministic frontier planning and local navigation handle geometric execution within assigned rooms. Experiments on the Habitat-Matterport3D dataset across 100 scenarios show that SAGR remains competitive with state-of-the-art exploration methods while consistently improving semantic target search efficiency, with up to 18.8\% in large environments. These results highlight the value of structured semantic abstractions as an effective interface between LLM-based reasoning and multi-robot coordination in complex indoor environments.