LLM-MTMP：一个基于大型语言模型的多智能体任务与运动规划框架，专为电力检测机器人设计

《Journal of Industrial and Engineering Chemistry》：LLM-MTMP: A large language model-based multi-agent task and motion planning framework for power inspection robots

电力巡检中基于大语言模型的多智能体任务与运动规划框架LLM-MTMP，通过自然语言到可执行指令的转换，结合专家知识库和RAG技术提升自主规划能力，实验验证其显著优于基线方法。

　　在当今快速发展的智能制造领域，工业系统正逐步向更高的自主性、效率和安全性迈进。作为智能制造的重要组成部分，电力行业正在经历向智能电网基础设施转型的阶段，这一过程对电力系统的可靠运行和维护提出了更高要求。在此背景下，电力巡检机器人成为提升巡检效率和降低人工风险的关键工具。传统的电力巡检系统通常依赖于人工操作和集中式监控中心，虽然提高了对电网运行的可视性，但仍然需要大量的人工干预和决策，限制了系统的适应性和智能化水平。因此，开发一种能够实现自主任务和运动规划的系统，对于提升电力巡检机器人的智能化程度具有重要意义。

现有的电力巡检机器人系统存在诸多局限性，主要体现在缺乏语义理解、知识推理和自适应规划能力。这种不足导致人机交互过程繁琐且低效，任务和动作的执行计划难以在动态环境中复用。通常，操作人员需要手动将自然语言指令转化为编程命令，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，电力运维涉及复杂的领域专业知识，使得设计具有情境感知和自适应行为变得尤为困难。这些因素共同阻碍了电力巡检机器人在大规模工业环境中的智能化发展。

面对上述挑战，本文提出了一种基于大语言模型的多智能体任务与运动规划框架，即LLM-MTMP。该框架旨在通过结合增强的资源生成技术和电力巡检领域的专用知识库，实现从自然语言指令到可读机器人操作序列的转换与分解，从而支持电力巡检场景下的自主操作。LLM-MTMP框架的核心目标是减少对人工操作的依赖，提升机器人任务规划的自主性、智能化和适应性。该框架的设计理念与具身智能（embodied intelligence）相契合，强调机器人应能够将感知、推理和行动统一起来，以实现更安全、灵活的运行。

LLM-MTMP框架的构建受到了微软开发的Autogen框架的启发，其采用多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）架构，通过自动化的方式实现任务和运动规划。该框架的总体流程如图1所示，其中每个智能体负责不同的功能模块，包括任务分解、路径规划、故障诊断和反馈机制等。通过这种结构化的设计，LLM-MTMP能够在复杂的工业环境中提供更高效的解决方案。

在任务分解和规划策略方面，LLM-MTMP利用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术，基于电力巡检专家知识库进行检索，生成可执行的任务-动作序列。这种策略有效降低了模型在任务分解过程中出现幻觉（hallucination）的风险，同时提升了任务序列的质量。通过将自然语言指令转化为具体的编程命令，LLM-MTMP使得机器人能够自主理解和执行复杂的巡检任务，而无需人工干预。

为了提高任务的成功率和可解释性，LLM-MTMP引入了故障推理和反馈机制。该机制通过查询专家知识库和自动记录的巡检日志，对执行失败的原因进行诊断，并提供相应的解决方案。这一设计不仅增强了系统的鲁棒性，还为操作人员提供了直观的任务反馈，便于进行后续调整和优化。故障推理和反馈机制的应用，使得机器人能够在面对突发状况时，具备更强的自适应能力和问题解决能力。

本文的实验部分在实际的机器人平台上进行了验证，结果表明LLM-MTMP在任务生成成功率和操作适应性方面显著优于传统方法。实验平台包括UR5机械臂、RealSense相机用于视觉定位，以及配备毫米波雷达的Mecanum轮移动底盘，用于环境建图和定位。软件层通过ROS平台实现LLM-MTMP框架的部署，确保了系统之间的高效通信和协同工作。实验过程中，机器人在多种复杂场景下进行了任务执行和路径规划，验证了框架的有效性和实用性。

LLM-MTMP框架的提出，不仅为电力巡检机器人提供了一种新的解决方案，也为其他工业机器人系统的智能化发展提供了参考。通过整合大语言模型、多智能体系统和检索增强生成技术，该框架能够在不依赖复杂编程的情况下，实现任务规划和执行的自主化。这种设计思路与具身智能的理念相一致，强调机器人应具备感知、推理和行动的统一能力，从而在复杂和非结构化的工业环境中实现更安全和高效的运行。

本文的结构安排如下：第二部分回顾了基于典型大语言模型的智能决策和规划领域的现有研究，分析了不同方法的优缺点及其在电力巡检中的适用性。第三部分对电力巡检机器人在任务与运动规划（TAMP）问题中的形式化建模进行了描述，明确了任务分解和规划的基本框架。第四部分详细介绍了LLM-MTMP框架的整体架构，包括各个智能体的功能和协作机制。第五部分通过仿真和实际平台验证，展示了LLM-MTMP在任务执行和路径规划方面的性能表现。最后，第六部分总结了本文的研究成果，并展望了未来的研究方向。

LLM-MTMP框架的提出，标志着电力巡检机器人从传统的基于规则和编程的方法向基于人工智能和自然语言处理的智能化方向转变。通过引入大语言模型，该框架不仅提升了机器人对自然语言指令的理解能力，还增强了其在复杂环境中的自适应性。这种技术的融合，使得电力巡检机器人能够更好地应对动态变化的环境和任务需求，从而在实际应用中展现出更高的灵活性和可靠性。此外，该框架还为电力行业提供了更高效的运维解决方案，有助于推动电力系统的智能化发展。