IndoorR2X：基于大语言模型驱动的室内机器人到万物协同规划

针对单一机器人感知受限及多机器人通信开销大的问题，本文提出 IndoorR2X，这是首个面向室内环境的大语言模型（LLM）驱动的多机器人任务规划基准与仿真框架。该框架整合移动机器人与静态物联网设备观测数据，构建全局语义状态以支持可扩展的场景理解。通过 LLM 进行高层规划，有效减少冗余探索并实现高效协同。实验表明，融合物联网的世界建模显著提升了多机器人系统的效率与可靠性。