基于三重依赖关系和多源信息融合网络的IoV数据插补-融合式总线质量估计算法框架

《Journal of Industrial Information Integration》：An IoV Data Imputation-Fusion Bus Mass Estimation Framework Based on Triple Dependency and Multi-Source Information Fusion Networks

电力检查场景中，基于LLM的多智能体任务与运动规划框架通过自然语言指令转换、知识增强的RAG技术和故障反馈机制，显著提升自主任务规划成功率与适应性，实验验证了其有效性。

　　随着智能制造业的迅速发展，工业系统对自主性、效率和安全性提出了更高的要求。作为智能制造业的重要支柱，电力行业正逐步向智能电网基础设施转型，而可靠的运行与维护（O&M）成为这一转型过程中不可或缺的一环。在此背景下，电力巡检机器人应运而生，成为提升巡检效率、降低人工风险的重要工具。这些机器人通常通过以太网将采集的数据传输至集中监控中心，由维护人员进行信息解读和决策。虽然这种模式提高了电网运行的透明度，但仍然高度依赖于人工专业知识和手动决策过程。因此，现有的巡检系统在复杂和动态环境中进行自适应和知识驱动的任务与运动规划（TAMP）方面存在明显局限。

当前的巡检机器人系统由于缺乏语义理解、知识推理和自适应规划能力，表现出诸多不足。人机交互往往繁琐且低效，任务和动作执行计划难以在动态场景中复用。机器人无法直接理解自然语言指令，迫使操作人员手动将人类指导转化为编程命令。这不仅增加了维护人员的认知和技术负担，也限制了机器人系统的灵活性。此外，电力O&M涉及复杂的领域专业知识，使得设计具备情境感知和自适应行为变得困难。这些因素共同阻碍了在大规模工业环境中实现智能化和知识驱动的机器人巡检。

与此同时，大型语言模型（LLMs）在自然语言理解、知识推理和任务分解方面展现出卓越的能力，为人类与机器人交互和自主决策提供了新的范式。为了应对上述挑战，本文探索了将LLMs整合到巡检机器人TAMP中的方法。通过利用LLMs的推理、抽象和泛化能力，我们的框架减少了对人工操作员的依赖，使机器人能够在电力巡检环境中实现更自主、智能和适应性的操作。整个工作流程如图1所示。更重要的是，本文的研究视角与具身智能理念相契合，即机器人应能够在感知、推理和行动之间实现统一的协同。通过将研究置于这一范式下，我们的研究展示了基于LLM的规划如何推动电力巡检机器人向具备安全和适应性操作能力的智能具身代理发展。

本文的贡献在于提供了一种全新的TAMP框架，其有效性如图1所示。主要目标是构建一个能够整合LLMs、多智能体系统（MAS）和检索增强生成（RAG）技术的框架，专门应用于非结构化的电力巡检环境，从而显著提升电力巡检机器人的自主任务规划能力。为此，需要一个能够实现多智能体间知识共享和转换的框架，使得机器人能够在无需大量编程的情况下进行自主决策和操作。本文的具体贡献包括以下几个方面，其中项目的开源地址可在下方链接中找到。

在电力巡检场景中，机器人任务与运动规划（TAMP）是提升其自主性和运行效率的关键。现有的TAMP方法主要分为三类：约束驱动方法、采样导向方法和优化技术。约束驱动和采样方法通常将规划问题建模为需要满足的一组目标条件，或者通过符号约束和概率采样进行处理。然而，这些方法在任务执行过程中往往缺乏足够的灵活性和适应性，导致在面对复杂和动态环境时难以满足实际需求。

本文提出的LLM-MTMP框架，结合了大型语言模型、多智能体系统和检索增强生成技术，为电力巡检机器人提供了全新的解决方案。该框架能够将自然语言指令转化为可执行的任务-动作序列，从而实现机器人在电力巡检场景中的自主任务规划。同时，通过引入领域专家知识库，该框架增强了机器人的适应性，使其能够在不同任务和环境条件下灵活调整操作策略。此外，为了提高任务的成功率和可解释性，LLM-MTMP还引入了故障推理和反馈机制，通过查询专家知识库和自动记录的巡检日志，诊断任务执行失败的原因，并提供相应的解决方案。

在具体实现过程中，LLM-MTMP框架采用了一种系统架构，如图2所示，特别强调了任务规划的过程。受到微软开发的Autogen框架的启发，我们构建了一个自动化多智能体TAMP规划框架。后续章节将详细阐述基于该架构各智能体的功能。该框架的核心在于将自然语言指令转化为可执行的机器人任务-动作序列，这一过程需要对指令进行语义解析、任务分解和动作规划。通过引入RAG技术，我们能够基于电力巡检专家知识库进行检索，生成形式化的任务-动作序列，并将其转换为Python脚本，以实现机器人在实际操作中的执行。

实验部分对LLM-MTMP平台的组成和实验流程进行了详细描述。实验平台包括一个UR5机械臂，其末端执行器安装了RealSense相机，用于基于视觉的定位；以及一个配备毫米波雷达的Mecanum轮移动底盘，用于地图构建和定位。软件层通过中间件和ROS平台实现LLM-MTMP框架，以完成通信和任务调度。图6展示了实验平台的组成结构，以及各部分之间的交互关系。实验结果表明，LLM-MTMP在真实机器人平台上能够实现自主和自适应的操作，验证了其在实际应用中的可行性。

在实际应用中，LLM-MTMP框架的引入使得电力巡检机器人能够更加智能化地完成任务。传统的巡检机器人需要人工编写复杂的编程指令，而LLM-MTMP通过自然语言处理技术，将人类的指令直接转化为机器人可执行的操作序列，从而降低了编程的门槛和人工干预的频率。这一方法不仅提高了任务执行的效率，还增强了机器人在面对复杂和非结构化环境时的适应能力。例如，在变电站柜门的巡检任务中，机器人需要在特定位置执行复杂的操作，如开关操作（即断路器的开启或关闭）或其他维护动作。通过LLM-MTMP框架，机器人能够根据自然语言指令自主完成这些任务，无需人工干预。

此外，LLM-MTMP框架还具备强大的故障推理和反馈能力。在任务执行过程中，如果出现异常或失败，系统能够自动分析故障原因，并结合专家知识库和巡检日志，提供相应的解决方案。这种机制不仅提高了任务的成功率，还增强了系统的可解释性，使得维护人员能够更直观地理解机器人在执行任务时的行为逻辑。通过不断学习和优化，LLM-MTMP框架能够逐步提升其在复杂环境中的适应能力，为电力巡检提供更加可靠和高效的解决方案。

本文的研究不仅在技术层面有所突破，也在应用层面具有重要意义。随着电力行业对智能化和自动化的需求不断增加，传统的巡检方法已难以满足现代工业的要求。LLM-MTMP框架的提出，为电力巡检机器人提供了一种全新的规划方式，使其能够在复杂和动态的环境中实现自主操作。同时，该框架的开源性质也为后续研究和应用提供了便利，促进了技术的共享和迭代。通过将自然语言指令转化为可执行的任务序列，LLM-MTMP不仅提升了任务执行的效率，还增强了机器人在实际应用中的灵活性和适应性。

本文的研究成果表明，基于大型语言模型的TAMP框架在电力巡检领域具有广阔的应用前景。通过结合多智能体系统和检索增强生成技术，该框架能够在复杂的电力巡检环境中实现高效的自主规划和执行。实验结果进一步验证了LLM-MTMP在实际应用中的有效性，其在任务生成成功率和操作适应性方面均优于传统的基线方法。这些成果不仅为电力巡检机器人提供了新的技术路径，也为其他工业自动化领域提供了可借鉴的解决方案。

在未来的应用中，LLM-MTMP框架有望进一步优化和扩展，以适应更加复杂和多样化的巡检需求。例如，通过引入更多的领域专家知识和实时数据，机器人能够更加精准地执行任务，提高整体的智能化水平。同时，随着多智能体系统的发展，LLM-MTMP框架可以支持更复杂的协作和任务分配，使得多个机器人能够在同一任务场景中协同工作，提高整体的效率和可靠性。此外，通过不断改进故障推理和反馈机制，LLM-MTMP框架能够更有效地应对任务执行中的各种问题，提高系统的鲁棒性和适应性。

总之，LLM-MTMP框架的提出标志着电力巡检机器人技术迈入了一个新的阶段。通过结合大型语言模型、多智能体系统和检索增强生成技术，该框架实现了从自然语言到机器人可执行任务的高效转换，提升了机器人在复杂和动态环境中的自主性和适应性。实验结果进一步验证了其在实际应用中的有效性，为电力行业提供了更加智能和高效的巡检解决方案。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，LLM-MTMP框架有望在更多领域发挥重要作用，推动机器人技术向更高层次的智能化发展。