論文の概要: GenSwarm: Scalable Multi-Robot Code-Policy Generation and Deployment via Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23875v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 09:26:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:33:22.062772
• Title: GenSwarm: Scalable Multi-Robot Code-Policy Generation and Deployment via Language Models
• Title（参考訳）: GenSwarm: スケーラブルなマルチロボットコードポリシー生成と言語モデルによるデプロイ
• Authors: Wenkang Ji, Huaben Chen, Mingyang Chen, Guobin Zhu, Lufeng Xu, Roderich Groß, Rui Zhou, Ming Cao, Shiyu Zhao,
• Abstract要約: GenSwarmは、自然言語のシンプルなユーザ命令に基づいて、マルチロボットタスクの制御ポリシーを生成し、デプロイするエンドツーエンドシステムである。 マルチ言語エージェントシステムとして、GenSwarmはゼロショット学習を実現し、変更や未確認タスクへの迅速な適応を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.522946748641324
• License:
• Abstract: The development of control policies for multi-robot systems traditionally follows a complex and labor-intensive process, often lacking the flexibility to adapt to dynamic tasks. This has motivated research on methods to automatically create control policies. However, these methods require iterative processes of manually crafting and refining objective functions, thereby prolonging the development cycle. This work introduces \textit{GenSwarm}, an end-to-end system that leverages large language models to automatically generate and deploy control policies for multi-robot tasks based on simple user instructions in natural language. As a multi-language-agent system, GenSwarm achieves zero-shot learning, enabling rapid adaptation to altered or unseen tasks. The white-box nature of the code policies ensures strong reproducibility and interpretability. With its scalable software and hardware architectures, GenSwarm supports efficient policy deployment on both simulated and real-world multi-robot systems, realizing an instruction-to-execution end-to-end functionality that could prove valuable for robotics specialists and non-specialists alike.The code of the proposed GenSwarm system is available online: https://github.com/WindyLab/GenSwarm.
• Abstract（参考訳）: マルチロボットシステムの制御ポリシーの開発は、伝統的に複雑で労働集約的なプロセスに従っており、しばしば動的タスクに適応する柔軟性に欠ける。 これは制御ポリシーを自動作成する方法の研究を動機付けている。 しかし, これらの手法は, 目的関数を手作業で作成・精錬し, 開発サイクルを延長する反復的なプロセスを必要とする。 これは、大規模言語モデルを利用して、自然言語の単純なユーザ命令に基づいて、マルチロボットタスクの制御ポリシーを自動生成し、デプロイするエンド・ツー・エンドのシステムである。 マルチ言語エージェントシステムとして、GenSwarmはゼロショット学習を実現し、変更や未確認タスクへの迅速な適応を可能にする。 コードポリシーのホワイトボックスの性質は、強い再現性と解釈可能性を保証する。 スケーラブルなソフトウェアとハードウェアアーキテクチャにより、GenSwarmは、シミュレーションと実世界の両方のマルチロボットシステムの効率的なポリシー展開をサポートし、ロボット専門家や非スペシャリストにとって価値のある、命令から実行までのエンドツーエンド機能を実現する。提案されたGenSwarmシステムのコードはオンラインで利用可能である。

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