基于大模型的具身智能任务规划研究：从单智能体到多智能体.docx

基于大模型的具身智能任务规划研究：从单智能体到多智能体

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

大模型与具身智能概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1大模型技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2具身智能概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3大模型在具身智能中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

单智能体任务规划研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1单智能体任务规划方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2基于大模型的单智能体任务规划算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3单智能体任务规划案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

多智能体任务规划研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1多智能体任务规划方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2基于大模型的多智能体任务规划算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3多智能体任务规划案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

单智能体到多智能体任务规划的过渡策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.1过渡策略概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.2基于大模型的过渡策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3过渡策略有效性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

实验与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.2实验方法与指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

7.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

7.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

7.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

8.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

8.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.内容概述

随着人工智能技术的飞速发展，具身智能（EmbodiedIntelligence）逐渐成为研究的热点。特别是在大模型和多智能体系统的背景下，如何有效地进行任务规划和决策成为了一个亟待解决的问题。本论文旨在探讨“基于大模型的具身智能任务规划研究：从单智能体到多智能体”的相关问题。

首先，我们将回顾和总结当前单智能体任务规划的基本原理和方法，包括基于行为树、有限状态机等传统方法，以及深度强化学习等新兴技术。这些方法在处理简单任务时表现出色，但在面对复杂环境和动态目标时仍存在一定的局限性。

接着，我们将重点介绍多智能体任务规划的研究进展。多智能体系统具有更强的灵活性和适应性，能够处理更为复杂的协同任务。我们将从多智能体的通信与协作、领导与跟随关系、冲突解决等方面展开讨论，并分析大模型