基于大语言模型提示学习的异构机器人协同任务分配
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信息系统需求重点实验室开放资金资助项目(LHZZ202X-MOX)


Cooperative Task Allocation for Heterogeneous Robots Based on Large Language Model Learning
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    摘要:

    为解决传统特定异构机器人任务分配算法鲁棒性差的问题,设计一种基于大语言模型的通用提示学习模板。将环境观测中物体名称填充到通用模板中,得到最终的提示学习模板。设计4个分配数据集,进行测试,并在实体的异构机器人身上进行物理实验。实验结果表明,该方法能够准确分配任务。

    Abstract:

    In order to solve the problem of poor robustness of traditional task allocation algorithms for specific heterogeneous robots, a general prompt learning template based on large language model is designed. And fil that names of the object in the environment observation into the general template to obtain a final prompt learning template. Four distributed data sets are designed and tested, and physical experiments are carried out on heterogeneous robots. Experimental results show that the method can assign tasks accurately.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

邓茗芳.基于大语言模型提示学习的异构机器人协同任务分配[J].,2026,45(07).

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  • 收稿日期:2025-01-08
  • 最后修改日期:2025-02-12
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  • 在线发布日期: 2026-07-29
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