基于 LLM 构建层次树的异构多机器人团队广义任务规划
机器人学
2025-01-29 v1 人工智能
多智能体系统
摘要
我们提出了一种针对异构多机器人团队的新型任务规划策略，考虑了每个机器人的特定约束与能力。我们的方法采用层次树将复杂任务系统地分解为可管理的子任务。我们开发了专门的 API 和工具，供 Large Language Models (LLMs) 高效地构建这些层次树。一旦生成了层次树，便将其进一步分解以创建每个机器人的优化调度，确保符合其各自的约束与能力。我们通过涵盖广泛任务范围的详细示例展示了我们框架的有效性，展示了其灵活性与可扩展性。
引用
@article{arxiv.2501.16539,
title = {Generalized Mission Planning for Heterogeneous Multi-Robot Teams via LLM-constructed Hierarchical Trees},
author = {Piyush Gupta and David Isele and Enna Sachdeva and Pin-Hao Huang and Behzad Dariush and Kwonjoon Lee and Sangjae Bae},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.16539},
year = {2025}
}