LAN2CB는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다중 로봇 조정 파이프라인을 간소화하고 일반화하는 새로운 프레임워크입니다. 기존의 다중 로봇 조정은 전문가가 자연어 임무 설명을 수동으로 수학적 공식, 알고리즘 설계 및 실행 가능한 코드로 변환하는 임무 특정 및 전문가 주도 파이프라인에 의존했습니다. LAN2CB는 자연어 임무 설명을 다중 로봇 시스템을 위한 실행 가능한 Python 코드로 변환합니다. 두 가지 핵심 모듈인 임무 분석(Mission Analysis)과 코드 생성(Code Generation)으로 구성되며, 임무 분석은 임무 설명을 행동 트리로 파싱하고, 코드 생성은 행동 트리와 구조화된 지식 기반을 활용하여 로봇 제어 코드를 생성합니다. 또한 개발 및 벤치마킹을 지원하기 위한 자연어 임무 설명 데이터 세트를 도입했습니다. 시뮬레이션 및 실제 환경에서의 실험을 통해 LAN2CB가 자연어로부터 강력하고 유연한 다중 로봇 조정을 가능하게 하여 수동 엔지니어링 노력을 크게 줄이고 다양한 임무 유형에 걸쳐 광범위한 일반화를 지원함을 보여줍니다.
