Spatial and Semantic Reasoning for LLM-Driven Robot Navigation via MCP
作者: Jungsoo Lee, Jaegyun Park, Wansoo Kim
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-23
💡 一句话要点
提出基于MCP的框架以解决LLM与ROS导航集成问题
🎯 匹配领域: 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: 大型语言模型 机器人导航 模型上下文协议 ROS 空间推理 语义推理 占用网格 自主映射
📋 核心要点
- 现有方法在将大型语言模型与ROS导航系统集成时面临数据表示和接口重用的挑战。
- 本文提出了一种通过模型上下文协议（MCP）连接LLM推理与ROS导航的非侵入性框架，简化了接口设计。
- 实验结果显示，使用该框架的LLM后端在模拟环境中实现了超过97%的地图覆盖率，表现出良好的导航能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）作为机器人系统的自然语言接口越来越受到关注，但其与基于机器人操作系统（ROS）的导航集成仍存在两大挑战。首先，导航数据如占用网格以原始几何消息表示，难以直接为LLMs提供空间或语义上下文。其次，集成LLM驱动的能力通常需要定制的封装或特定于机器人的接口，限制了系统间的重用。为了解决这些问题，本文提出了一种非侵入性框架，通过导航导向的表示层将LLM推理与ROS导航连接，利用模型上下文协议（MCP）作为标准化的可重用工具，使任何兼容MCP的LLM都能访问这些工具，而无需特定于机器人的封装。实验结果表明，评估的LLM后端在模拟室内环境中实现了超过97%的地图覆盖率，并能够从自然语言指令中选择空间或语义导航目标。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型与ROS导航系统集成中的数据表示和接口重用问题。现有方法使用的占用网格等导航数据难以直接为LLMs提供有效的空间和语义上下文，同时需要定制的接口限制了系统的灵活性和重用性。
核心思路：提出了一种非侵入性框架，通过导航导向的表示层将LLM推理与ROS导航连接，利用模型上下文协议（MCP）标准化工具，使得任何兼容MCP的LLM都能无缝访问这些工具，避免了特定于机器人的封装需求。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：视觉地图模块和语义注释模块。视觉地图模块将占用网格转换为度量和姿态感知的图像，以支持目标推理；语义注释模块则记录机器人姿态下的航点级观察。
关键创新：最重要的创新在于通过MCP实现了LLM与ROS导航的无缝连接，避免了对现有ROS导航栈的修改，提升了系统的灵活性和可重用性。
关键设计：在设计中，采用了标准化的表示层和模块化的结构，确保了不同LLM后端可以高效利用这些表示，具体的参数设置和损失函数等技术细节在实验中进行了优化，以提高导航性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用该框架的LLM后端在模拟室内环境中实现了超过97%的地图覆盖率，能够有效从自然语言指令中选择空间或语义导航目标，展示了显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、智能家居系统和服务机器人等。通过简化LLM与ROS的集成过程，能够加速机器人系统的开发和部署，提高其在复杂环境中的操作能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are increasingly used as natural-language interfaces for robotic systems, yet their integration with Robot Operating System (ROS)-based navigation remains limited by two gaps. First, navigation data such as occupancy grids are represented as raw geometric messages that are difficult for LLMs to use directly as spatial or semantic context. Second, adding LLM-driven capabilities often requires custom wrappers or robot-specific interfaces, limiting reuse across systems. To address these challenges, we propose a non-invasive framework that connects LLM reasoning with ROS-based navigation through a navigation-oriented representation layer, exposed through the Model Context Protocol (MCP) as standardized, reusable tools so that any MCP-compatible LLM can access them without robot-specific wrappers. The visual map modules transform occupancy grids into metric, pose-aware images for goal reasoning, while the semantic annotation modules record waypoint-level observations with robot poses. We evaluate the framework on three tasks: autonomous mapping, spatial reasoning-based navigation, and semantic reasoning-based navigation. The results show that the evaluated LLM backends use these representations to achieve over 97% map coverage and select spatial or semantic navigation targets from natural-language instructions in a simulated indoor environment. This demonstrates representation-mediated LLM navigation without modifying the existing ROS navigation stack.