Generalized Mission Planning for Heterogeneous Multi-Robot Teams via LLM-constructed Hierarchical Trees

要約

各ロボットの特定の制約と機能を考慮して、不均一なマルチロボットチームの新しいミッション計画戦略を提示します。
私たちのアプローチは、階層的な木を採用して、複雑なミッションを管理可能なサブタスクに体系的に分解します。
これらの階層ツリーを効率的に構築するために、大規模な言語モデル（LLM）によって利用される特殊なAPIとツールを開発します。
階層ツリーが生成されると、各ロボットの最適化されたスケジュールを作成し、個々の制約と機能を順守するようにさらに分解されます。
幅広いミッションをカバーする詳細な例を使用して、フレームワークの有効性を実証し、その柔軟性とスケーラビリティを紹介します。

要約(オリジナル)

We present a novel mission-planning strategy for heterogeneous multi-robot teams, taking into account the specific constraints and capabilities of each robot. Our approach employs hierarchical trees to systematically break down complex missions into manageable sub-tasks. We develop specialized APIs and tools, which are utilized by Large Language Models (LLMs) to efficiently construct these hierarchical trees. Once the hierarchical tree is generated, it is further decomposed to create optimized schedules for each robot, ensuring adherence to their individual constraints and capabilities. We demonstrate the effectiveness of our framework through detailed examples covering a wide range of missions, showcasing its flexibility and scalability.

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