LLM-Guided Decentralized Exploration with Self-Organizing Robot Teams
作者: Hiroaki Kawashima, Shun Ikejima, Takeshi Takai, Mikita Miyaguchi, Yasuharu Kunii
分类: cs.RO, cs.MA
发布日期: 2026-03-05
备注: Author's version of the paper presented at AROB-ISBC 2026
期刊: Proc. of the Joint Symposium of AROB 31st and ISBC 11th (AROB-ISBC 2026), pp. 923-927, 2026
💡 一句话要点
提出基于LLM引导的去中心化探索方法，实现机器人团队的自主自组织
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多机器人系统 自主探索 大型语言模型 机器人集群 去中心化控制
📋 核心要点
- 现有机器人集群探索方法依赖中央控制器，缺乏鲁棒性和灵活性，难以应对复杂环境。
- 提出一种基于LLM引导的去中心化探索方法，使机器人团队能够自主形成和确定探索目标。
- 通过仿真实验验证了该方法的有效性，证明其在多机器人探索场景中的可行性。
📝 摘要（中文）
当单个机器人传感能力有限或容错性不足时，需要多个机器人组队进行探索，以扩大集体观察范围和提高可靠性。传统上，集群编队通常由中央控制器管理；然而，从鲁棒性和灵活性的角度来看，最好是在没有集中控制的情况下自主运行。此外，在这种多团队探索场景中，确定每个团队的探索目标对于高效探索至关重要。因此，本研究提出了一种探索方法，该方法结合了（1）一种自组织算法，能够自主和动态地形成多个团队，以及（2）一种允许每个团队自主确定其下一个探索目标（目的地）的算法。特别地，对于（2），本研究探索了一种基于大型语言模型（LLM）的新策略，而经典的基于前沿的方法和深度强化学习方法已被广泛研究。通过涉及数十到数百个机器人的仿真验证了所提出方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多机器人自主探索中，如何在没有中央控制的情况下，实现机器人团队的动态自组织和高效目标选择的问题。现有方法，如基于前沿的探索和深度强化学习，要么依赖集中控制，要么难以泛化到复杂环境，导致探索效率低下。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的推理能力，为每个机器人团队提供探索目标建议，并结合自组织算法，使机器人能够自主形成团队并动态调整探索策略。这种方法旨在提高探索的鲁棒性、灵活性和效率。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：(1) 自组织模块，负责机器人团队的自主形成和动态调整；(2) LLM引导的探索目标选择模块，负责为每个团队生成探索目标建议。机器人首先通过自组织算法形成团队，然后每个团队利用LLM根据当前环境信息和历史探索数据，生成下一个探索目标，并执行相应的移动策略。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）引入到多机器人自主探索中，利用LLM的推理能力来指导探索目标的选取。与传统的基于前沿的探索和深度强化学习方法相比，LLM能够更好地理解环境信息，并生成更具策略性的探索目标，从而提高探索效率。
关键设计：LLM被用作一个策略生成器，输入包括环境地图、已探索区域信息、机器人团队的位置等，输出是下一个探索目标的描述。论文可能使用了特定的prompt工程技术来优化LLM的输出质量。自组织算法的具体实现细节（例如，使用的通信协议、团队形成规则等）未知，但其目标是实现团队的动态形成和调整，以适应不同的环境和任务需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统的基于前沿的探索方法相比，基于LLM引导的探索方法能够显著提高探索效率，减少探索时间。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了在数十到数百个机器人的大规模仿真中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于灾难救援、环境监测、未知区域勘探等领域。通过部署大量自主机器人，可以快速有效地获取环境信息，提高任务完成效率和安全性。未来，该技术有望应用于更复杂的机器人协作任务，例如智能制造、智慧农业等。
📄 摘要（原文）
When individual robots have limited sensing capabilities or insufficient fault tolerance, it becomes necessary for multiple robots to form teams during exploration, thereby increasing the collective observation range and reliability. Traditionally, swarm formation has often been managed by a central controller; however, from the perspectives of robustness and flexibility, it is preferable for the swarm to operate autonomously even in the absence of centralized control. In addition, the determination of exploration targets for each team is crucial for efficient exploration in such multi-team exploration scenarios. This study therefore proposes an exploration method that combines (1) an algorithm for self-organization, enabling the autonomous and dynamic formation of multiple teams, and (2) an algorithm that allows each team to autonomously determine its next exploration target (destination). In particular, for (2), this study explores a novel strategy based on large language models (LLMs), while classical frontier-based methods and deep reinforcement learning approaches have been widely studied. The effectiveness of the proposed method was validated through simulations involving tens to hundreds of robots.