Ask, Reason, Assist: Decentralized Robot Collaboration via Language and Logic

📄 arXiv: 2509.23506v1 📥 PDF

作者: Dan BW Choe, Sundhar Vinodh Sangeetha, Steven Emanuel, Chih-Yuan Chiu, Samuel Coogan, Shreyas Kousik

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-27

💡 一句话要点

提出一种基于语言和逻辑的去中心化机器人协作框架，解决仓库等场景下的冲突问题。

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

关键词: 机器人协作 大型语言模型 信号时序逻辑 去中心化控制 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有机器人协作方法难以应对仓库等场景下异构机器人团队的突发冲突，缺乏灵活的请求和提供帮助机制。
  2. 该框架利用大型语言模型（LLM）进行自然语言理解和推理，结合信号时序逻辑（STL）保证推理的可靠性，实现去中心化的机器人协作。
  3. 实验表明，该方法在最小化任务完成时间方面优于传统启发式方法，并接近集中式最优解，同时降低了信息需求。

📝 摘要（中文）

为了解决仓库等场景下异构机器人团队之间无缝协作以解决突发冲突的需求，本文提出了一种新颖的去中心化框架，使机器人能够请求和提供帮助。当机器人检测到冲突时，首先使用大型语言模型（LLM）来决定是否需要外部帮助。如果需要，则生成并广播自然语言（NL）帮助请求。潜在的帮助机器人通过LLM进行推理，并以包含对其正在进行的任务影响信息的帮助提议做出响应。帮助机器人的推理通过基于信号时序逻辑（STL）的LLM实现，使用Backus-Naur范式（BNF）语法确保句法上有效的NL到STL的转换，然后将其作为混合整数线性规划（MILP）求解。最后，请求机器人通过推理系统级总任务完成时间的预期增加来选择帮助者。实验结果表明，考虑多个提议允许请求者最小化增加的完工时间，显著优于选择最近可用候选帮助机器人的启发式方法，并实现了与集中式“Oracle”基线相当的性能，但无需大量信息需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多机器人协作场景中，由于意外情况导致的机器人任务冲突问题。现有方法通常依赖于预先规划或集中式控制，难以适应动态变化的环境，并且需要大量的全局信息。因此，如何实现机器人之间的自主协商和协作，以解决冲突并优化整体任务效率，是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用自然语言作为机器人之间沟通的桥梁，并结合逻辑推理来保证协作的可靠性。当机器人遇到冲突时，它会使用自然语言描述问题并请求帮助。其他机器人通过理解请求，并结合自身任务状态进行逻辑推理，判断是否能够提供帮助以及提供帮助的代价。最终，请求者会综合考虑所有潜在帮助者的提议，选择最优的协作方案。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 冲突检测：机器人检测自身任务是否受到阻碍或与其他机器人产生冲突。2) 帮助请求生成：使用LLM将冲突信息转化为自然语言帮助请求。3) 帮助提议生成：潜在帮助者使用LLM和STL进行推理，评估提供帮助对自身任务的影响，并生成包含代价信息的自然语言提议。4) 帮助者选择：请求者根据所有提议，选择能够最小化系统总任务完成时间的帮助者。整个过程是去中心化的，每个机器人独立进行决策。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）与信号时序逻辑（STL）相结合，实现机器人之间的自然语言沟通和逻辑推理。通过LLM，机器人可以理解复杂的自然语言请求，并生成合理的提议。通过STL，可以对机器人的任务约束和时间约束进行建模，保证推理的可靠性和安全性。这种结合使得机器人能够在动态环境中进行自主协商和协作。

关键设计：论文使用Backus-Naur范式（BNF）语法来约束LLM生成的自然语言到STL的转换，确保生成的STL公式在语法上是有效的。STL公式被转化为混合整数线性规划（MILP）问题，并使用求解器进行求解，以评估提供帮助的代价。请求者使用一个简单的优化模型来选择能够最小化系统总任务完成时间的帮助者。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在选择帮助者时，显著优于选择最近可用机器人的启发式方法。与集中式“Oracle”基线相比，该方法在性能上相当，但无需大量的全局信息。这表明该方法在保证性能的同时，降低了信息需求，更适用于实际应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于仓库自动化、智能制造、灾难救援等领域。通过实现机器人之间的自主协作，可以提高任务效率、降低人工干预，并增强系统的鲁棒性。未来，该技术有望扩展到更复杂的机器人协作场景，例如多机器人协同搜索、多机器人协同装配等。

📄 摘要（原文）

Increased robot deployment, such as in warehousing, has revealed a need for seamless collaboration among heterogeneous robot teams to resolve unforeseen conflicts. To address this challenge, we propose a novel decentralized framework that enables robots to request and provide help. The process begins when a robot detects a conflict and uses a Large Language Model (LLM) to decide whether external assistance is required. If so, it crafts and broadcasts a natural language (NL) help request. Potential helper robots reason over the request and respond with offers of assistance, including information about the effect on their ongoing tasks. Helper reasoning is implemented via an LLM grounded in Signal Temporal Logic (STL) using a Backus-Naur Form (BNF) grammar, ensuring syntactically valid NL-to-STL translations, which are then solved as a Mixed Integer Linear Program (MILP). Finally, the requester robot selects a helper by reasoning over the expected increase in system-level total task completion time. We evaluated our framework through experiments comparing different helper-selection strategies and found that considering multiple offers allows the requester to minimize added makespan. Our approach significantly outperforms heuristics such as selecting the nearest available candidate helper robot, and achieves performance comparable to a centralized "Oracle" baseline but without heavy information demands.