LLMベースのマルチロボット協調における身体的アクション失敗へのオンデマンドな人間支援による精神的負荷の低減
arXiv cs.RO / 2026/3/31
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要点
- 本論文は、LLMベースのマルチロボット協調システムにおける物理実行の失敗に対し、遠隔でのエラー解決を追加するヒューマン・イン・ザ・ループの枠組みREPAIRを提案する。
- ロボットはLLMが生成したタスク計画により自律的に計画し行動するが、反復して失敗する行為によってタスクが停止してしまうのを防ぐため、回復不能な失敗が発生したときにオペレータの支援を要請する。
- 実世界のマルチロボットごみ収集タスクに関する実験では、REPAIRは一定時間内において、完全自律方式と比べてタスクの進捗を改善することが示された。
- 比較的回収が容易な対象に対しては、REPAIRは完全な遠隔テレオペレーションと同等に近い性能に到達でき、自律性とフォールバック制御を組み合わせる。
- 本研究は、介入に伴う身体的要求の大きさによってオペレータの精神的作業負荷が変動することも示しており、タスクの成功率だけではなく人間の負担を考慮する必要性を強調している。
