Integrating Large Language Models for Long Horizon Task Planning in Multi-robot Scenarios

• Project/Area Number: 24K07399
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Ravankar Ankit 東北大学, 工学研究科, 特任准教授 (40778528)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): ラワンカル アビジート 北見工業大学, 工学部, 准教授 (70802594) ; サラザル ホセ 東北大学, 工学研究科, 助教 (90838054)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2027: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 大規模言語モデル / 知能機械 / Multi-robot Systems / Task Planning / Service Robots

Outline of Research at the Start

本研究では、大規模言語モデル（LLM）と専用ロボットを統合することで、介護施設の改善を目指す。LLMを活用することで、システムはロボットにタスクを効果的に委譲し、複数のロボット間の連携を効率化する。継続的なフィードバックにより適応することで、システムは患者のニーズの変化に対応することができる。本研究では、言語モデルがロボットの知覚能力を向上させ、高度な複数ロボット間のコミュニケーションを促進し、シミュレーションされた老人ホームにおけるリアルタイム適応性によって安全性を確保する可能性を探る。また、サブタスク計画や長期サービスタスクにおいて、言語知識をロボット間でどのように共有できるかを調査する。