論文の概要: Large Language Models to the Rescue: Deadlock Resolution in Multi-Robot Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06413v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 16:03:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 14:01:33.836287
- Title: Large Language Models to the Rescue: Deadlock Resolution in Multi-Robot Systems
- Title（参考訳）: 救助のための大規模言語モデル:マルチロボットシステムにおけるデッドロック分解能
- Authors: Kunal Garg, Jacob Arkin, Songyuan Zhang, Nicholas Roy, Chuchu Fan,
- Abstract要約: 本稿では,デッドロック解決のための大規模言語モデルの可能性について検討する。
本稿では,LLMがデッドロックを解決するための階層的な制御フレームワークを提案する。
グラフニューラルネットワークに基づく低レベル分散制御ポリシーは、割り当てられた計画を実行する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.519786983038202
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-agent robotic systems are prone to deadlocks in an obstacle environment where the system can get stuck away from its desired location under a smooth low-level control policy. Without an external intervention, often in terms of a high-level command, it is not possible to guarantee that just a low-level control policy can resolve such deadlocks. Utilizing the generalizability and low data requirements of large language models (LLMs), this paper explores the possibility of using LLMs for deadlock resolution. We propose a hierarchical control framework where an LLM resolves deadlocks by assigning a leader and direction for the leader to move along. A graph neural network (GNN) based low-level distributed control policy executes the assigned plan. We systematically study various prompting techniques to improve LLM's performance in resolving deadlocks. In particular, as part of prompt engineering, we provide in-context examples for LLMs. We conducted extensive experiments on various multi-robot environments with up to 15 agents and 40 obstacles. Our results demonstrate that LLM-based high-level planners are effective in resolving deadlocks in MRS.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントロボットシステムは、スムーズな低レベル制御ポリシーの下で、システムが所望の場所から遠ざかる障害環境でデッドロックする傾向がある。
外部からの介入がなければ、しばしばハイレベルなコマンドによって、低レベルなコントロールポリシーだけがこのようなデッドロックを解決できることを保証することはできない。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の一般化性と低データ要求を利用して,デッドロック分解能にLLMを用いることの可能性を検討する。
本稿では,LLMがデッドロックを解決するための階層的な制御フレームワークを提案する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく低レベル分散制御ポリシーは、割り当てられた計画を実行する。
デッドロックの解消におけるLCMの性能向上のために,様々なプロンプト手法を体系的に検討した。
特に, プロンプトエンジニアリングの一環として, LLMのコンテキスト内例を提供する。
最大15個のエージェントと40個の障害物を持つ様々なマルチロボット環境について広範囲に実験を行った。
以上の結果から,LSMをベースとした高レベルプランナはMSSにおけるデッドロックの解消に有効であることが示された。
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