摘要

本文由Xiangrui Kong等人在《Embodied AI in Mobile Robots: Coverage Path Planning with Large Language Models》中提出，探讨了大型语言模型（LLMs）在移动机器人覆盖路径规划中的应用。文章核心在于提出一种基于LLMs的多层路径规划框架，旨在解决高层次的覆盖路径规划问题及低层次的控制问题。该框架通过利用LLMs的自然语言理解和生成能力，显著提升了路径规划的效率和准确性。实验结果表明，该框架能够增强LLMs在二维平面推理能力，并有效完成覆盖路径规划任务。

原理

本文提出的多层路径规划框架主要通过以下几个关键步骤实现其先进性：首先，利用LLMs处理自然语言指令的能力，将复杂的覆盖路径规划任务转化为LLMs可以理解和解决的数学问题。其次，通过多轮对话和多模态交互，增强LLMs的推理准确性。最后，将LLMs的推理结果与移动机器人的低级执行器集成，实现实时路径规划和控制。这种集成不仅提高了路径规划的灵活性和适应性，还通过零样本学习能力，减少了传统路径规划方法对大量训练数据的依赖。

流程

工作流程分为三个主要阶段：全局规划、航点评估和导航。在全局规划阶段，系统将覆盖规划任务分解为单元地图，并使用简化的自然语言格式设计额外的要求，以分解LLM的响应。在航点评估阶段，对LLM的响应进行进一步评估，计算理论覆盖率和理论最短路径距离。一旦规划的路径通过评估，航点列表将转换到导航阶段，移动机器人将依次通过这些航点，并在传感器检测到与未知障碍物的阈值距离时触发安全机制。

应用

该论文提出的框架具有广泛的应用前景，特别是在需要复杂路径规划的领域，如自主驾驶、海洋测绘、地形重建和草坪修剪等。通过提高路径规划的效率和准确性，该技术有望推动移动机器人在各种环境中的自主性和适应性，从而在未来的智能机器人和自动化系统中发挥关键作用。