論文の概要: Robot guide with multi-agent control and automatic scenario generation with LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10317v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 14:59:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.134803
• Title: Robot guide with multi-agent control and automatic scenario generation with LLM
• Title（参考訳）: マルチエージェント制御によるロボットガイドとLCMによるシナリオ自動生成
• Authors: Elizaveta D. Moskovskaya, Anton D. Moscowsky,
• Abstract要約: 本研究は人為的なツアーガイドロボットのためのハイブリッド制御アーキテクチャの開発について述べる。 提案手法は,動作シナリオの手動チューニングに依存する従来のシステムの制約を克服することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The work describes the development of a hybrid control architecture for an anthropomorphic tour guide robot, combining a multi-agent resource management system with automatic behavior scenario generation based on large language models. The proposed approach aims to overcome the limitations of traditional systems, which rely on manual tuning of behavior scenarios. These limitations include manual configuration, low flexibility, and lack of naturalness in robot behavior. The process of preparing tour scenarios is implemented through a two-stage generation: first, a stylized narrative is created, then non-verbal action tags are integrated into the text. The multi-agent system ensures coordination and conflict resolution during the execution of parallel actions, as well as maintaining default behavior after the completion of main operations, contributing to more natural robot behavior. The results obtained from the trial demonstrate the potential of the proposed approach for automating and scaling social robot control systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,多エージェント資源管理システムと大規模言語モデルに基づく自動行動シナリオ生成を組み合わせた,人間型ツアーガイドロボットのハイブリッド制御アーキテクチャの開発について述べる。 提案手法は,動作シナリオの手動チューニングに依存する従来のシステムの制約を克服することを目的としている。 これらの制限には、手動構成、柔軟性の低さ、ロボット動作の自然さの欠如が含まれる。 ツアーシナリオを作成するプロセスは、まず、スタイリングされた物語を作成し、次に非言語アクションタグをテキストに統合する、2段階の世代によって実装される。 マルチエージェントシステムは、並列アクションの実行中の調整とコンフリクトの解決を保証し、メイン操作が完了した後のデフォルト動作を維持し、より自然なロボット動作に寄与する。 実験から得られた結果は,社会ロボット制御システムの自動化とスケーリングに向けた提案手法の可能性を示すものである。

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