Hybrid Voting-Based Task Assignment in Modular Construction Scenarios

要約

オフサイトのプレハブとオンサイトアセンブリを含むモジュラー構造は、重要な利点を提供しますが、ロボットオートメーションに複雑な調整の課題を提示します。
これらの構造化された環境でマルチエージェントシステム（MAS）を活用するには、効果的なタスク割り当てが重要です。
このペーパーでは、不均一なマルチエージェント建設チーム間のコラボレーションを最適化するための斬新なアプローチであるハイブリッド投票ベースのタスク割り当て（HVBTA）フレームワークを紹介します。
HVBTAは、タスク代表団の人間の推論に触発され、エージェント機能とタスク要件の間の微妙な適合性評価のために、複数の投票メカニズムを大規模な言語モデル（LLM）の機能と独自に統合します。
フレームワークは、エージェントに機能プロファイルを割り当て、構造タスクにタスク説明と呼ばれる詳細な要件リストを割り当て、その後定量的適合性マトリックスを生成することにより動作します。
事前に訓練されたLLMによって増強された6つの異なる投票方法は、このマトリックスを分析して、各タスクの最適なエージェントを堅牢に識別します。
紛争ベースの検索（CBS）は、分散型の衝突のないパス計画のために統合され、組み立て業務中にロボットチームの効率的かつ安全な空間的調整を確保します。
HVBTAは、効率的で競合のない割り当てと調整を可能にし、潜在的に高速でより正確なモジュラーアセンブリを促進します。
現在の作業は、多様なロボットプラットフォームとタスクの複雑さを含むさまざまなシミュレートされた構造シナリオにおけるHVBTAのパフォーマンスを評価しています。
明確に定義可能なタスクと機能を備えたドメインの一般化可能なフレームワークとして設計されていますが、HVBTAは、所定の建設計画により、モジュラー構造におけるマルチエージェント共同ロボット工学の厳しい調整要件に対処するために特に効果的です。

要約(オリジナル)

Modular construction, involving off-site prefabrication and on-site assembly, offers significant advantages but presents complex coordination challenges for robotic automation. Effective task allocation is critical for leveraging multi-agent systems (MAS) in these structured environments. This paper introduces the Hybrid Voting-Based Task Assignment (HVBTA) framework, a novel approach to optimizing collaboration between heterogeneous multi-agent construction teams. Inspired by human reasoning in task delegation, HVBTA uniquely integrates multiple voting mechanisms with the capabilities of a Large Language Model (LLM) for nuanced suitability assessment between agent capabilities and task requirements. The framework operates by assigning Capability Profiles to agents and detailed requirement lists called Task Descriptions to construction tasks, subsequently generating a quantitative Suitability Matrix. Six distinct voting methods, augmented by a pre-trained LLM, analyze this matrix to robustly identify the optimal agent for each task. Conflict-Based Search (CBS) is integrated for decentralized, collision-free path planning, ensuring efficient and safe spatio-temporal coordination of the robotic team during assembly operations. HVBTA enables efficient, conflict-free assignment and coordination, facilitating potentially faster and more accurate modular assembly. Current work is evaluating HVBTA’s performance across various simulated construction scenarios involving diverse robotic platforms and task complexities. While designed as a generalizable framework for any domain with clearly definable tasks and capabilities, HVBTA will be particularly effective for addressing the demanding coordination requirements of multi-agent collaborative robotics in modular construction due to the predetermined construction planning involved.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google