マルチロボットシステムにおける大規模言語モデル（LLM）：サーベイ

arXiv cs.RO / 2026/5/5

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要点

本サーベイは、大規模言語モデル（LLM）をマルチロボットシステム（MRS）に統合することで、コミュニケーション、タスク割り当て、計画、人とロボットの相互作用をどのように強化できるかを整理しています。
提案手法を「高レベルのタスク割り当て」「中レベルの運動計画」「低レベルの行動生成」「人の介入」といった階層ごとに分類し、LLM活用の適用範囲を示しています。
家庭用ロボティクス、建設、フォーメーション制御、目標追跡、ロボットゲームといった多様な領域での主要な適用例を取り上げ、MRSにおけるLLMのユースケースの広さと変革の可能性を示しています。
数学的推論の限界、ハルシネーション、レイテンシの制約、堅牢なベンチマークの必要性といった、実世界でのMRS導入を妨げる重要な課題を論じています。
今後の研究として、微調整（fine-tuning）の改善、推論手法、タスク特化型モデルの発展に重点を置く方向性を提示しており、関連する論文リストはオープンソースのGitHubで継続更新しています。