概要: 本稿では、ロボット向けの汎用的な言語駆動型インテリジェント・エージェントのフレームワークであるLEO-RobotAgentを提案する。このフレームワークのもとで、LLMはさまざまなシナリオにおいて予測不能な複雑タスクを完了するために、異なる種類のロボットを操作できる。これにより、強力な汎化性、頑健性、および効率性を特徴とする。これに基づいて構築されるアプリケーションレベルのシステムは、人とロボットの意図理解を双方向に十分に高め、人とロボットのインタラクションにおける敷居を下げることができる。ロボットのタスク計画に関して、既存研究の大多数は、単一タスクのシナリオおよび単一のロボットタイプにおける大規模モデルの適用に焦点を当てている。これらのアルゴリズムはしばしば複雑な構造を有し、汎用性に欠ける。したがって、提案するLEO-RobotAgentフレームワークは、可能な限り簡素化された構造として設計されており、この明確な枠組みの中で、大規模モデルが独立して考え、計画し、実行できるようにする。さらに、モジュール化され、容易に登録できるツールセットを提供し、大規模モデルがさまざまな要求に応えるために多様なツールを柔軟に呼び出せるようにする。同時に、このフレームワークには人-ロボット・インタラクションのメカニズムが組み込まれており、アルゴリズムがパートナーのように人間と協働できるようになっている。実験により、本フレームワークは無人航空機（UAV）、ロボットアーム、車輪型ロボットなどの主流のロボットプラットフォームに容易に適応でき、複雑さの異なるさまざまな慎重に設計されたタスクを効率的に実行できることが検証された。コードは https://github.com/LegendLeoChen/LEO-RobotAgent で公開している。
LEO-RobotAgent：言語駆動型の組込型オペレータのための汎用ロボットエージェント
arXiv cs.RO / 2026/4/16
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要点
- LEO-RobotAgentは、言語駆動のLLMエージェントを用いて複数のロボットタイプを制御し、さまざまなシナリオにまたがる複雑で予測不能なタスクに対応する汎用的なフレームワークとして提示される。
- このアプローチは、しばしば単一タスクや単一のロボットプラットフォームを対象とし、過度に複雑で一般化できない構造に依存してきた従来研究と対比しながら、強力な一般化、頑健性、効率性を重視する。
- このフレームワークは、大規模モデルが明確な構造の中で独立して考え、計画し、行動するループを効率化することを目的としており、柔軟なツール呼び出しを可能にする、モジュール化され、容易に登録できるツールセットによって支えられている。
- さらに、人とロボットのインタラクション機構を含み、双方向の意図理解を改善し、人間との協働をより進めやすくすることを意図している。
- 実験結果として、本フレームワークが主要なロボットプラットフォーム（UAV、ロボットアーム、および車輪型ロボット）に適応可能で、複雑さの異なるタスクを実行できると主張されており、コードはGitHubで公開されている。
