以語言模型驅動的多智能體長期任務分配和規劃

Conceptos Básicos

本文提出了LaMMA-P,一種將大型語言模型的推理能力與傳統啟發式搜索規劃算法相結合的新型多智能體任務規劃框架,在長期任務執行方面實現了最先進的性能。

Resumen

本文提出了LaMMA-P,一種創新的多智能體任務規劃框架,將大型語言模型(LLM)的強大推理能力與傳統基於PDDL的啟發式搜索規劃算法相結合,以實現在長期任務執行方面的最佳性能。

LaMMA-P包含以下六個關鍵模塊:

1. 前置條件識別器(P):分析任務的初始條件和完成要求,生成簡化的前置條件和效果。
2. 任務分配器:根據每個機器人的技能,將任務分解為可管理的子任務,並將其分配給適當的機器人。
3. 問題生成器(G):將子任務轉換為PDDL問題描述,包括相關對象、初始狀態和目標狀態。
4. PDDL驗證器(V):驗證PDDL問題的正確性和可執行性。
5. 快速下降/LLM規劃器:使用PDDL規劃器生成每個機器人的子計劃,並在必要時利用LLM進行重新規劃。
6. 子計劃合併器:將個別機器人的子計劃整合為一個協調一致的最終計劃,確保任務順利完成。

通過將LLM的靈活推理能力與PDDL規劃器的啟發式搜索相結合,LaMMA-P在長期任務執行方面實現了顯著的性能提升。在MAT-THOR基準測試中,LaMMA-P的成功率和效率分別比最強的基準線提高了105%和36%。這突出了LaMMA-P在靈活性、效率和泛化能力方面的優勢。

Estadísticas

我們的方法在MAT-THOR基準測試中的成功率比最強基準線高105%。
我們的方法在MAT-THOR基準測試中的效率比最強基準線高36%。

Citas

"通過將LLM的靈活推理能力與PDDL規劃器的啟發式搜索相結合,LaMMA-P在長期任務執行方面實現了顯著的性能提升。"
"在MAT-THOR基準測試中,LaMMA-P的成功率和效率分別比最強的基準線提高了105%和36%,突出了其在靈活性、效率和泛化能力方面的優勢。"

Ideas clave extraídas de

LaMMA-P: Generalizable Multi-Agent Long-Horizon Task Allocation and Planning with LM-Driven PDDL Planner

by Xiaopan Zhan... a las arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20560.pdf

Consultas más profundas

如何進一步提高LaMMA-P在動態和部分可觀測環境中的性能?

要進一步提高LaMMA-P在動態和部分可觀測環境中的性能，可以考慮以下幾個策略：

整合視覺-語言模型：引入視覺-語言模型（如CLIP或其他多模態模型）來增強機器人對環境的感知能力。這樣可以使機器人能夠在不完全可觀測的環境中進行更準確的任務識別和狀態更新，從而提高任務執行的準確性。

自適應重規劃：實施自適應重規劃機制，當環境狀態發生變化時，系統能夠快速調整原有計劃。這可以通過持續監測環境變化並利用增強學習算法來實現，從而使機器人能夠在動態環境中靈活應對。

強化學習與模擬訓練：利用強化學習技術進行模擬訓練，讓機器人在多種環境變化情境下進行學習。這樣可以提高機器人對不確定性和變化的適應能力，並增強其在真實世界中的表現。

多機器人協作策略：設計更為靈活的多機器人協作策略，使機器人能夠根據當前環境狀態和任務需求動態調整角色和任務分配。這可以通過引入基於市場的分配機制或協同學習來實現。

如何設計一個更加健壯的機器人協作機制,以應對不確定性和環境變化?

設計一個更加健壯的機器人協作機制以應對不確定性和環境變化，可以考慮以下幾個方面：

分散式決策系統：實施分散式決策系統，使每個機器人能夠根據自身的感知信息和當前狀態獨立做出決策。這樣可以減少單點故障的風險，並提高整體系統的靈活性和適應性。

協同感知：引入協同感知技術，讓機器人之間共享感知信息，從而增強對環境的整體理解。這可以通過無線通信和信息融合技術來實現，幫助機器人更好地應對環境變化。

容錯機制：設計容錯機制，當某個機器人失效或無法執行任務時，其他機器人能夠自動接管其任務。這可以通過任務重分配算法來實現，確保任務的持續執行。

模擬與測試：在實際部署之前，通過模擬環境進行廣泛的測試，評估機器人在各種不確定性和環境變化下的表現。這樣可以提前發現潛在問題並進行調整。

LaMMA-P的技術創新如何應用於其他領域,如醫療、製造或災難救援?

LaMMA-P的技術創新可以在多個領域中發揮重要作用，具體應用如下：

醫療領域：在醫療環境中，LaMMA-P可以用於協調多個機器人進行手術輔助或病人護理。通過自然語言指令，醫療機器人可以自動分配任務，如準備手術工具、運送藥物或協助病人移動，從而提高醫療服務的效率和準確性。

製造領域：在製造業中，LaMMA-P可以用於自動化生產線的任務分配和協作。機器人可以根據生產需求和自身能力，自動調整任務分配，實現靈活的生產流程，從而提高生產效率和降低成本。

災難救援：在災難救援場景中，LaMMA-P可以協調多個救援機器人進行搜索和救援任務。這些機器人可以根據現場情況和人員需求，自動分配任務，如搜尋被困者、運送醫療物資或清理障礙物，從而提高救援效率和成功率。

智能家居：在智能家居系統中，LaMMA-P可以用於協調多個家用機器人執行日常任務，如清掃、烹飪或家庭安全監控。通過自然語言指令，家庭成員可以輕鬆地指揮機器人完成各種任務，提升生活質量。