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LG-HRL：语言接地分层强化学习用于多智能体搜救机器人
论文提出基于语言接地分层强化学习（LG-HRL）的认知多智能体框架，由 LLM 解析人类指令并转化为语义线索，指导无人机与地面车的高层策略与角色分配。仿真灾害环境中学习速度提升 2.3 倍、协调一致性提升 37%，受害者救援率提高 20-30%。
arXiv cs.AI2 小时前
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论文提出基于语言接地分层强化学习（LG-HRL）的认知多智能体框架，由 LLM 解析人类指令并转化为语义线索，指导无人机与地面车的高层策略与角色分配。仿真灾害环境中学习速度提升 2.3 倍、协调一致性提升 37%，受害者救援率提高 20-30%。