論文の概要: Large Language Models for Multi-Robot Systems: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03814v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 23:37:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:45.994202
• Title: Large Language Models for Multi-Robot Systems: A Survey
• Title（参考訳）: マルチロボットシステムのための大規模言語モデル:サーベイ
• Authors: Peihan Li, Zijian An, Shams Abrar, Lifeng Zhou,
• Abstract要約: マルチロボットシステム(MRS)は、調整、スケーラビリティ、現実の適応性など、ユニークな課題を提起する。 このサーベイは、MSSへのLLM(Large Language Models)統合に関する最初の包括的な調査を提供する。 家庭用ロボティクス、建設、構成制御、目標追跡、ロボットゲームなど、さまざまな分野における重要な応用に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.31855372655603
• License:
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has opened new possibilities in Multi-Robot Systems (MRS), enabling enhanced communication, task planning, and human-robot interaction. Unlike traditional single-robot and multi-agent systems, MRS poses unique challenges, including coordination, scalability, and real-world adaptability. This survey provides the first comprehensive exploration of LLM integration into MRS. It systematically categorizes their applications across high-level task allocation, mid-level motion planning, low-level action generation, and human intervention. We highlight key applications in diverse domains, such as household robotics, construction, formation control, target tracking, and robot games, showcasing the versatility and transformative potential of LLMs in MRS. Furthermore, we examine the challenges that limit adapting LLMs in MRS, including mathematical reasoning limitations, hallucination, latency issues, and the need for robust benchmarking systems. Finally, we outline opportunities for future research, emphasizing advancements in fine-tuning, reasoning techniques, and task-specific models. This survey aims to guide researchers in the intelligence and real-world deployment of MRS powered by LLMs. Based on the fast-evolving nature of research in the field, we keep updating the papers in the open-source Github repository.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、マルチロボットシステム(MRS)に新たな可能性をもたらし、コミュニケーションの強化、タスク計画、人間とロボットの相互作用を可能にした。 従来のシングルロボットやマルチエージェントシステムとは異なり、MSSは調整、スケーラビリティ、現実の適応性など、ユニークな課題を課している。 本調査は,LSMのMDSへの統合を包括的に調査し,高レベルなタスクアロケーション,中レベルな動作計画,低レベルなアクション生成,人間の介入を体系的に分類する。 家庭用ロボット, 構成制御, ターゲットトラッキング, ロボットゲームなど, 多様な分野における重要な応用を強調し, 数学的推論の限界, 幻覚, 遅延問題, 堅牢なベンチマークシステムの必要性など, MRSにおけるLSMの汎用性と変換可能性を示す。 最後に、今後の研究の機会を概説し、微調整、推論技術、タスク特化モデルの進歩を強調した。 この調査は、LSMを利用したMSSのインテリジェンスと実世界の展開の研究者を導くことを目的としている。 この分野における研究の急速な進化の性質に基づいて、私たちはオープンソースGithubリポジトリの論文をアップデートし続けています。

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