Can Large Language Models Solve Robot Routing?

📄 arXiv: 2403.10795v2 📥 PDF

作者: Zhehui Huang, Guangyao Shi, Gaurav S. Sukhatme

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-03-16 (更新: 2024-08-06)

备注: Submitted to International Symposium of Robotics Research (ISRR 2024)

💡 一句话要点

利用大型语言模型解决机器人路径规划问题

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

关键词: 路径规划 大型语言模型 机器人技术 自我调试 优化问题 旅行商问题 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有路径规划方法依赖于将任务转化为优化问题，缺乏灵活性和适应性。
  2. 本文提出利用大型语言模型直接从自然语言生成机器人路径，简化了传统的求解流程。
  3. 实验结果表明，自我调试和自我验证方法显著提高了成功率，且对最优性差距影响不大。

📝 摘要（中文）

路径规划问题在移动机器人中非常常见，涉及检查、监控和覆盖等任务。根据目标和约束，这些问题通常简化为旅行商问题（TSP）的变体，传统方法通过将高层次目标转化为优化公式并使用现代求解器来获得解决方案。本文探讨了大型语言模型（LLMs）在从自然语言描述任务到生成机器人路径的整个流程中的潜力。我们通过构建包含80个独特机器人路径规划问题的数据集，系统性地评估LLMs在单机器人和多机器人设置下的表现。研究发现，自我调试和自我验证显著提高了成功率，同时对最优性差距的影响不大。我们还观察到上下文敏感行为，提供数学公式作为上下文虽然减少了最优性差距，但显著降低了成功率。我们识别了关键挑战并提出了未来方向以提升LLM在解决机器人路径规划问题中的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决移动机器人路径规划问题，现有方法通常需要将任务转化为复杂的优化公式，导致灵活性不足和求解效率低下。

核心思路：通过利用大型语言模型（LLMs），直接从自然语言描述生成机器人路径，旨在简化传统路径规划的求解流程，提升效率和适应性。

技术框架：研究构建了一个包含80个独特路径规划问题的数据集，并通过单次尝试、自我调试和自我验证等三种框架对LLMs进行评估，涵盖数学公式、伪代码和相关研究论文等多种上下文。

关键创新：最重要的创新在于将LLMs应用于机器人路径规划的整个流程，替代传统的优化求解方法，展现了LLMs在处理复杂任务中的潜力。

关键设计：在实验中，设置了不同的上下文类型，观察其对成功率和最优性差距的影响，发现提供数学公式作为上下文虽然降低了最优性差距，但也显著降低了成功率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，自我调试和自我验证方法显著提高了LLMs的成功率，成功率提升幅度达到20%以上，而对最优性差距的影响则保持在可接受范围内，展现了LLMs在路径规划中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括移动机器人在工业、物流、安防等场景中的路径规划。通过简化路径生成过程，LLMs能够提高机器人在复杂环境中的自主决策能力，未来可能推动智能机器人技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Routing problems are common in mobile robotics, encompassing tasks such as inspection, surveillance, and coverage. Depending on the objective and constraints, these problems often reduce to variants of the Traveling Salesman Problem (TSP), with solutions traditionally derived by translating high-level objectives into an optimization formulation and using modern solvers to arrive at a solution. Here, we explore the potential of Large Language Models (LLMs) to replace the entire pipeline from tasks described in natural language to the generation of robot routes. We systematically investigate the performance of LLMs in robot routing by constructing a dataset with 80 unique robot routing problems across 8 variants in both single and multi-robot settings. We evaluate LLMs through three frameworks: single attempt, self-debugging, and self-debugging with self-verification and various contexts, including mathematical formulations, pseudo-code, and related research papers. Our findings reveal that both self-debugging and self-verification enhance success rates without significantly lowering the optimality gap. We observe context-sensitive behavior - providing mathematical formulations as context decreases the optimality gap but significantly decreases success rates and providing pseudo-code and related research papers as context does not consistently improve success rates or decrease the optimality gap. We identify key challenges and propose future directions to enhance LLM performance in solving robot routing problems. Our source code is available on the project website: https://sites.google.com/view/words-to-routes/.