- 现有ROS~2系统的软件架构模型通常隐含在分散的工件（如源代码、启动文件）中，缺乏显式表示，导致**分层架构恢复(recovery of hierarchical architecture)** 困难
- 当前方法主要局限于**节点级实体(node-level entities)** 和通信连线，无法有效支持**多抽象层次(multiple abstraction levels)** 的结构分解与集成
- 真实世界中基于ROS~2的复杂系统（如协作机械臂拆卸系统）具有高度集成复杂性和丰富功能，现有方法难以处理其层次化结构重建
- 扩展了先前提出的**蓝图引导(blueprint-guided)的LLM辅助架构恢复流水线**，通过**精细提示(refined prompting)** 提高架构合成的一致性和可控性
- 引入**分阶段恢复策略(staged recovery strategy)**，基于**多级中间架构表示(multi-level intermediate architectural representations)**，包含**原子ROS节点列表(atomic ROS node list)** 和**启动文件依赖(launch file dependencies)**
- 利用这些中间表示实现**结构约束重建(structurally constrained reconstruction)**，跨越多个抽象层次逐步恢复分层架构
- **双重增强机制**：同时优化**提示工程(prompt engineering)** 和引入**多级中间架构表示**，显著提升了架构恢复的一致性和可控性，克服了先前方法中LLM输出的不稳定性
- **结构约束的分层重建**：通过显式建模**原子节点列表** 和**启动文件依赖**，使LLM能够遵循实际系统结构进行多层次恢复，区别于仅依赖节点通信连线的传统方法
- **真实世界复杂系统验证**：在**工业级产品拆卸系统** （基于协作机械臂和异构ROS~2工件）上评估，展示了方法的可扩展性和鲁棒性，挑战了大规模动态集成语义
- 为**ROS~2系统** 提供了一种新颖的**LLM辅助、多层次分层架构恢复** 方法，提升了**结构一致性(structural consistency)**、**可扩展性(scalability)** 和**鲁棒性(robustness)**
- 在**真实世界复杂机器人系统** 上验证了方法的有效性，填补了现有工具对高层次结构恢复的空白
- 揭示了**动态集成语义(dynamic integration semantics)** 在大规模ROS~2系统中的剩余挑战，为未来研究方向提供了指引
- 将**LLM辅助架构恢复** 从简单节点级扩展至多抽象层次，推动了自动化软件架构重建在机器人领域的应用