IndoorR2X: 室内環境におけるLLM駆動計画によるロボット-エブリシング協調

arXiv cs.RO / 2026/3/23

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要点

IndoorR2Xは、室内環境におけるRobot-to-Everything（R2X）知覚を用いたLLM駆動のマルチロボットタスク計画のための、初めてのベンチマークとシミュレーションフレームワークを提案します。
モバイルロボットと静的IoTデバイスの観測を統合し、スケーラブルなシーン理解を支えるグローバルな意味的状態を構築し、冗長な探索を削減します。
このフレームワークは、構成可能なシミュレーション環境、センサー配置、ロボットチーム、およびタスク群を提供し、上位レベルの意味的協調戦略を体系的に評価します。
実験は、IoTを補強した世界模型化がマルチロボットの効率と信頼性を向上させる一方、LLMベースの協働における故障モードと改善点を浮き彫りにすることを示しています。
本研究は、室内IoTセンサーとロボットチームを連携させるLLMベースの計画の潜在力を示し、より堅牢な室内ナビゲーションとタスク実行を実現します。