基于逻辑的 LLM 多代理制造系统任务分配验证

由于对个性化产品的需求不断增长，制造业正面临着日益增加的产品多样性。在这些情况下，确保安全变得具有挑战性，因为频繁的重新配置可能会导致意外的危险行为。人们提出了多智能体控制架构，以通过分散决策和协调来提高灵活性。然而，这些架构基于预定义的任务模型，这限制了它们在保证安全性的同时使任务规划适应新产品要求的能力。最近，大语言模型 已被引入制造系统以增强适应性，但可靠性仍然是一个关键挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种控制架构，该架构利用 大语言模型 的灵活性，同时保证制造车间的安全。具体来说，所提出的框架通过使用时序逻辑和离散事件系统来验证支持 大语言模型 的任务分配。通过涉及多机器人装配场景的案例研究证明了所提出框架的有效性，表明可以在任务执行之前安全地分配不安全的任务。