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

• 研究課題/領域番号: 24K07399
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: Ravankar Ankit 東北大学, 工学研究科, 特任准教授 (40778528)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2027年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: 大規模言語モデル / 知能機械 / Multi-robot Systems / Task Planning / Service Robots

研究開始時の研究の概要

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。