ICRA 2026 | LLM+运筹优化：工业级多机器人协同控制软件生成新范式

引言：当大语言模型走进真实工业产线 大语言模型驱动的代码生成技术，正在深刻重塑机器人控制软件的开发范式。曾经高度依赖人工的繁琐 编程，如今只需简单的自然语言指令即可完成，开发效率实现了巨大的跃升。 论文标题： IMR-LLM: Industrial Multi-Robot Task Planning and Program Generation using Large Language Models 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2603.02669 项目主页： 然而，当我们将这项技术推向真实工业生产线时，一个关键问题凸显出来：面对工业场景对程序错误零 容忍的严苛要求，现有大模型真的能克服幻觉，胜任复杂的多机器人协作任务吗？ https://xiangyusu611.github.io/imr-llm/ 在真实的工业车间中，制造任务往往具有极其严格的时序依赖和资源冲突限制。对于规划与代码生成系 统而言，若仅依赖大模型纯粹的「黑盒」推理，极易产生逻辑幻觉，生成的规划和代码往往看似合理， 却在底层执行时因为资源抢占或前置条件不满足等原因导致整个产线停滞。 代码链接： 为了解决这一痛点，由 ...