[論文レビュー] LLM2Swarm: Robot Swarms that Responsively Reason, Plan, and Collaborate through LLMs

Volker Strobel, Marco Dorigo+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 15, 2024

Modular Robots and Swarm Intelligence被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、大規模言語モデル（LLMs）をロボットスワームに統合するためのフレームワーク、LLM2Swarmを紹介する。2つのアプローチを用いる：制御関数の自動合成のための間接統合、およびデバイス上での自然言語ベースの推論・計画・協調のための直接統合。主な貢献は、シミュレーションおよび初期のハードウェアテストにおいて、LLMsが事前にタスク固有のプログラミングを必要とせず、応答性があり、適応的で、人間が理解可能なスワーム行動を実現できることを示したことである。これには、異常検出や自然言語指示の順守が含まれる。

ABSTRACT

Robot swarms are composed of many simple robots that communicate and collaborate to fulfill complex tasks. Robot controllers usually need to be specified by experts on a case-by-case basis via programming code. This process is time-consuming, prone to errors, and unable to take into account all situations that may be encountered during deployment. On the other hand, recent Large Language Models (LLMs) have demonstrated reasoning and planning capabilities, introduced new ways to interact with and program machines, and incorporate both domain-specific and commonsense knowledge. Hence, we propose to address the aforementioned challenges by integrating LLMs with robot swarms and show the potential in proofs of concept (showcases). For this integration, we explore two approaches. The first approach is 'indirect integration,' where LLMs are used to synthesize and validate the robot controllers. This approach may reduce development time and human error before deployment. Moreover, during deployment, it could be used for on-the-fly creation of new robot behaviors. The second approach is 'direct integration,' where each robot locally executes a separate LLM instance during deployment for robot-robot collaboration and human-swarm interaction. These local LLM instances enable each robot to reason, plan, and collaborate using natural language, as demonstrated in our showcases where the robots are able to detect a variety of anomalies, without prior information about the nature of these anomalies. To enable further research on our mainly conceptual contribution, we release the software and videos for our LLM2Swarm system: https://github.com/Pold87/LLM2Swarm.

研究の動機と目的

• 従来のロボットスワームプログラミングには、時間のかかり、誤りが入りやすく、予期せぬ出来事態に柔軟に対応できないという限界があるため、それを解決すること。
• LLMsが自然言語を介して、ロボットスワームの自律性、適応性、人間とスワームの相互作用をどのように向上させられるかを調査すること。
• LLMsが、その性質を事前に把握していない異常を多様に検出できるかどうかを実証すること。
• 専門知識のない人間のオペレーターが、自然言語による指示とステータス照会でスワームと効果的にやり取りできるようにすること。
• LLM統合スワームロボティクス分野の研究を促進するために、オープンソースソフトウェアと動画デモを公開すること。

提案手法

• 間接統合：強力なLLMを用いて、展開前に制御関数を合成・検証することで、手動でのコーディングとエラー率を低減する。
• 直接統合：各ロボットに軽量なLLMインスタンスをローカルにデプロイし、自然言語を用いたリアルタイムの推論・計画・協調を可能にする。
• ARGoSを用いてシステムをシミュレートし、各ロボットに軽量なLLMを割り当てて、展開時のデバイス上実行を模擬する。
• 人間とスワームのインタラクションを自然言語プロンプトを通じて実装し、LLMsが指示を解釈し、応答または行動を生成する。
• 動的条件下でのコントローラー合成、ロボット同士の協調、人間とスワームの相互作用をテストするためのショーケースを設計する。
• 共通知識を活用して、事前に仕様を定義しない1つの一般目的のプロンプトで、複数のシナリオにわたる異常検出を実現する。

Figure 1: Overview of LLM2Swarm – LLM-enabled robot swarms . LLM2Swarm involves four key system components: humans, LLMs, controllers, and platforms. Before mission start : a human designer uses both manual design and LLM2Swarm’s controller synthesis module (which prompts a powerful LLM) to generate

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LLMsは、専門的なプログラミングを要せず、開発時間とエラーを削減しながら、ロボットスワームのコントローラーを効果的に合成できるか？
• RQ2 ロボットにローカルに配置されたLLMインスタンスは、スワームメンバー間でリアルタイムかつ自然言語ベースの推論・計画・協調を可能にするか？
• RQ3 LLM2Swarmは、1つの汎用プロンプトを用いて、以前に見たことのない多様な異常を検出し、それに適切に対応できるか？
• RQ4 専門知識のない人間のオペレーターは、自然言語による指示とステータス照会で、ロボットスワームと効果的にやり取りできるか？
• RQ5 共通知識に基づく推論を通じて、LLMsは予測不能な環境下でスワームの自律性と適応性をどの程度向上できるか？

主な発見

• LLM2Swarmは、1つのプロンプトを用いてロボットコントローラーを成功裏に合成し、自動的かつエラーの少ないコントローラー生成の可能性を示した。
• ローカルにLLMを搭載したロボットは、その性質を事前に把握していないにもかかわらず、センサ障害や負傷者など多様な異常を検出できた。これは、有効な共通知識に基づく推論を示している。
• 本システムにより、自然言語ベースの人間とスワームの相互作用が可能となり、人間のオペレーターが自然言語での指示を出しつつ、ステータス要約を受信できた。
• 人間のプロンプトに対して、スワームは正しく目的の場所を解釈し、そこに到達するナビゲーションを実行した。これは、自然言語から実行可能な命令を生成できたことを示している。
• ロボット上に搭載された軽量LLMは、ミッション実行中にリアルタイムで新しいコントローラーを生成でき、適応性が向上した。
• ソフトウェアと動画デモのオープンソース公開により、LLM統合スワームロボティクス分野における再現性とさらなる研究が可能になった。

Figure 3: System interactions for LLM2Swarm’s direct integration module. Using LLM2Swarm’s direct integration module, a robot’s controller is composed of two parts: a classical controller and an on-device LLM. As in traditional approaches, the classical controller manages the robot’s actuators and s