LUCID: An Agentic AI Framework on Digital-Twin in the Loop for QoS-Guaranteeing Robotic Control

📄 arXiv: 2608.28437v1 📥 PDF

作者: Hyeonsu Lyu, Minwoo Kim, Sehyun Ryu, Hyun Jong Yang

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2026-08-28

备注: 10 pages, 17 figures

💡 一句话要点

提出LUCID框架以解决动态环境下云机器人控制问题

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

关键词: 云机器人 轨迹规划 无线资源管理 动态优化 数字双胞胎 服务质量 高层次意图 光线追踪

📋 核心要点

  1. 现有方法将轨迹规划和无线资源管理视为固定优化问题，无法适应动态环境的变化，导致服务质量下降。
  2. LUCID框架通过动态配置轨迹规划和无线资源管理的变量和约束，提升了云机器人在复杂环境中的适应能力。
  3. 实验结果显示，LUCID在变化的意图和场景下表现出色，且使用FastConfigNet显著降低了规划延迟。

📝 摘要（中文）

云机器人依赖于高容量传感流的及时上传，但动态环境不断改变可行的轨迹组合、活跃机器人数量和每个机器人的服务质量（QoS）。现有方法将轨迹规划（TP）和无线资源管理（RRM）视为固定的优化问题，无法在条件变化时重新配置这些耦合决策，导致暂时的QoS违规。LUCID是一个基于大型语言模型（LLM）代理的云机器人管道，能够在数字双胞胎环境中动态地协调TP和RRM的优化问题。通过高层次的操作意图驱动，LUCID将TP-RRM的公式视为一个动态配置的模板，结合SimBridge技术实现了大规模场景的无线准备。实验结果表明，LUCID能够有效适应变化的意图和场景，同时使用FastConfigNet模型降低规划延迟。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决云机器人在动态环境中轨迹规划与无线资源管理的耦合优化问题。现有方法因固定优化而无法适应环境变化，导致服务质量（QoS）违规。

核心思路：LUCID框架通过将轨迹规划和无线资源管理视为动态配置的模板，能够根据操作意图的变化实时调整优化策略，从而提高系统的灵活性和响应能力。

技术框架：LUCID的整体架构包括三个主要模块：1) 基于LLM的代理系统，负责高层次意图解析；2) SimBridge模块，将大规模机器人场景转换为无线准备的数字双胞胎；3) 轨迹规划与无线资源管理的动态优化模块，实时调整决策。

关键创新：LUCID的创新在于将固定的轨迹规划和无线资源管理问题转变为动态的优化问题，能够实时响应环境变化和操作意图，显著提升了系统的适应性。

关键设计：在设计中，LUCID采用了基于光线追踪的冲突评估方法，结合了无碰撞路径规划和谱半径无线资源管理验证器，以识别无线瓶颈并动态重构问题架构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LUCID在适应变化的意图和活跃机器人数量方面表现出色，相较于基线方法，规划延迟降低了显著幅度，验证了其在动态环境中的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

LUCID框架在云机器人领域具有广泛的应用潜力，尤其是在复杂和动态的环境中，如智能制造、无人驾驶和智能物流等场景。其动态优化能力能够提升机器人系统的效率和可靠性，未来可能推动更智能的机器人协作和自主决策。

📄 摘要（原文）

Cloud robotics relies on the timely uplink of high-volume sensing streams, yet dynamic environments continually shift the feasible combinations of trajectories, active-robot count, and per-robot QoS. Because existing approaches formulate trajectory planning (TP) and radio resource management (RRM) as a single fixed optimization problem, they cannot reconfigure these coupled decisions as conditions evolve, resulting in transient QoS violations. However, evolving operator intents change which quantities-such as the active-robot count and per-robot QoS-are fixed, optimized, or relaxed. Furthermore, the computational cost of evaluating trajectory-dependent wireless conflicts has made it difficult to build large-scale Digital-Twin-in-the-Loop (DITL) testbeds responsive enough for such dynamic orchestration. We present LUCID, an LLM-agent--orchestrated, uplink-aware cloud-robotics pipeline that moves TP--RRM from solving a fixed formulation to dynamically orchestrating optimization problem schemas within a DITL environment. Driven by the operator's high-level intent, LUCID treats the TP--RRM formulation as a bounded template whose variables, objectives, and constraints are dynamically configured, while SimBridge enables repeated ray-tracing evaluation by converting large-scale robotics scenes into wireless-ready DTs. By integrating collision-free path planning with a spectral-radius RRM validator, LUCID identifies wireless bottlenecks and restructures the problem schema on the fly to efficiently find the verified feasible state. Experiments confirm that LUCID robustly adapts to changing intents, active-robot counts, and scenes, while a multimodal surrogate model, FastConfigNet, reduces planning latency.