論文の概要: Coordinated Control of Multiple Construction Machines Using LLM-Generated Behavior Trees with Flag-Based Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01041v2
• Date: Mon, 02 Mar 2026 05:52:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.057581
• Title: Coordinated Control of Multiple Construction Machines Using LLM-Generated Behavior Trees with Flag-Based Synchronization
• Title（参考訳）: フラッグ同期を用いたLCM生成行動木を用いた複数建設機械の協調制御
• Authors: Akinosuke Tsutsumi, Tomoya Itsuka, Yuichiro Kasahara, Tomoya Kouno, Kota Akinari, Genki Yamauchi, Daisuke Endo, Taro Abe, Takeshi Hashimoto, Keiji Nagatani, Ryo Kurazume,
• Abstract要約: ROS2-TMS for Constructionは、建設機械自動化のためのサイバー物理システムフレームワークである。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自動タスク計画の新しい機会を提供する。 本稿では,建設機械の協調作業に向けて,BTの自動生成のためのLLMベースのワークフローを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.654746519811434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Earthwork operations face increasing demand, while workforce aging creates a growing need for automation. ROS2-TMS for Construction, a Cyber-Physical System framework for construction machinery automation, has been proposed; however, its reliance on manually designed Behavior Trees (BTs) limits scalability in cooperative operations. Recent advances in Large Language Models (LLMs) offer new opportunities for automated task planning, yet most existing studies remain limited to simple robotic systems. This paper proposes an LLM-based workflow for automatic generation of BTs toward coordinated operation of construction machines. The method introduces synchronization flags managed through a Global Blackboard, enabling multiple BTs to share execution states and represent inter-machine dependencies. The workflow consists of Action Sequence generation and BTs generation using LLMs. Simulation experiments on 30 construction instruction scenarios achieved up to 93\% success rate in coordinated multi-machine tasks. Real-world experiments using an excavator and a dump truck further demonstrate successful cooperative execution, indicating the potential to reduce manual BTs design effort in construction automation. These results highlight the feasibility of applying LLM-driven task planning to practical earthwork automation.
• Abstract（参考訳）: 土木事業は需要が増し、労働力の高齢化は自動化の必要性を増している。 ROS2-TMS for Constructionは、建設機械自動化のためのサイバー物理システムフレームワークである。 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩はタスク計画の自動化に新たな機会をもたらすが、既存の研究は単純なロボットシステムに限られている。 本稿では,建設機械の協調作業に向けて,BTの自動生成のためのLLMベースのワークフローを提案する。 このメソッドはGlobal Blackboardを通じて管理される同期フラグを導入し、複数のBTが実行状態を共有し、マシン間の依存関係を表現できるようにする。 このワークフローは、LSMを使ったアクションシーケンス生成とBTの生成で構成されている。 コーディネートされたマルチマシンタスクにおいて, 最大93 % の成功率を達成した30 つの構成指示シナリオに関するシミュレーション実験を行った。 掘削機とダンプトラックを用いた実世界の実験は、さらに協力的な実行が成功し、建設自動化における手動BTの設計労力を減らす可能性を示している。 これらの結果から, LLMによるタスクプランニングを実用的土木自動化に適用できる可能性が示唆された。

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