Hybrid LLM-based Intelligent Framework for Robot Task Scheduling

📄 arXiv: 2605.15486v1 📥 PDF

作者: Swayamjit Saha, Subhabrata Das, Haonan Duan, Xiao-Yang Liu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-05-15

备注: 9 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出基于混合LLM的智能框架，优化建筑机器人任务调度。

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

关键词: 机器人任务调度 大型语言模型 建筑机器人 自然语言处理 智能框架

📋 核心要点

  1. 现有建筑机器人任务调度方法难以应对复杂环境和突发状况，缺乏灵活性和实时性。
  2. 利用LLM理解任务需求和环境信息，结合优化算法，实现高效的任务分配和调度。
  3. 通过实验验证了该框架在时间和资源利用率方面的有效性，证明了LLM在建筑机器人领域的应用潜力。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于大型语言模型（LLM）的智能框架，旨在改进建筑机器人的任务调度。该框架将关键数据（如智能体的动作能力和期望达成的最终目标）输入LLM。通过开发一种均衡的分配策略，优化时间和资源利用率。系统采用自然语言处理接口，简化与建筑专业人员的沟通，并能实时适应意外的现场条件。该框架同时使用两个LLM智能体，即生成器（GPT-4）和监督器（Gemma 3/Llama 4/Mistral 7b），以提供更精确的任务调度。通过一个简单的场景评估了所提出的方法，并提供了指标分数来证明框架的有效性。结果表明，LLM的实施对于包括机器人在内的建筑运营任务至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决建筑机器人任务调度中效率低下和资源浪费的问题。现有方法难以适应动态变化的施工现场环境，无法根据实时信息进行优化调整，导致任务延误和成本增加。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大理解和推理能力，将任务需求、机器人能力和环境信息进行整合，并通过优化算法生成高效的任务调度方案。通过自然语言处理接口，实现人机交互，使系统能够根据现场反馈进行实时调整。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 自然语言处理接口：用于接收建筑专业人员的任务指令和现场反馈。2) LLM生成器（GPT-4）：根据任务需求和环境信息，生成初步的任务调度方案。3) LLM监督器（Gemma 3/Llama 4/Mistral 7b）：评估和优化生成器提出的方案，确保其可行性和效率。4) 任务分配模块：将优化后的任务分配给相应的机器人执行。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM引入建筑机器人任务调度领域，利用其强大的语言理解和生成能力，实现了更加智能和灵活的任务调度。同时，采用双LLM智能体架构，生成器负责提出方案，监督器负责评估和优化，提高了调度方案的质量和可靠性。

关键设计：论文中使用了GPT-4作为生成器，负责根据任务描述和环境信息生成初步的任务调度方案。同时，采用了Gemma 3、Llama 4或Mistral 7b作为监督器，对生成器提出的方案进行评估和优化。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过一个简单的场景验证了所提出的框架的有效性，并提供了指标分数。虽然具体的性能数据和对比基线没有在摘要中给出，但结果表明，LLM的实施对于包括机器人在内的建筑运营任务至关重要。具体的提升幅度属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种建筑施工场景，例如自动化砖块砌筑、钢筋绑扎、混凝土浇筑等。通过优化任务调度，可以显著提高施工效率，降低人工成本，并减少安全事故的发生。未来，该技术还可以扩展到其他机器人应用领域，如物流、仓储和农业等。

📄 摘要（原文）

This study introduces intelligent frameworks that use Large Language Models (LLMs) to improve task scheduling for construction robots. The LLM is fed with key data about the desired task, such as agent action abilities, and the desired end goal to be achieved. A well-balanced allocation strategy is developed, optimizing both time efficiency and resource utilization. Our system utilizes a Natural Language Processing interface to streamline communication with construction professionals and adapt in real-time to unexpected site conditions. We concurrently use two LLM agents, specifically generator (GPT-4) and supervisor (Gemma 3/Llama 4/Mistral 7b) LLM agents to provide a more precise task schedule. We evaluate the proposed methodology using a straightforward scenario and provide metric scores to prove the efficacy of the frameworks. Our results highlight that the implementation of LLMs is crucial in construction operational tasks including robots.