論文の概要: Robot Task Planning and Situation Handling in Open Worlds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01287v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 00:21:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 14:59:15.586684
• Title: Robot Task Planning and Situation Handling in Open Worlds
• Title（参考訳）: オープンワールドにおけるロボット作業計画と状況対応
• Authors: Yan Ding, Xiaohan Zhang, Saeid Amiri, Nieqing Cao, Hao Yang, Chad Esselink, Shiqi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,オープンワールドなタスク計画と状況処理のための新しいアルゴリズム(COWP)を提案する。 COWPはタスク指向の常識でロボットの行動知識を動的に増強する。 当社のアプローチは,サービスタスクの成功率に関する文献から,競争ベースラインを著しく上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.812483295011212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated task planning algorithms have been developed to help robots complete complex tasks that require multiple actions. Most of those algorithms have been developed for "closed worlds" assuming complete world knowledge is provided. However, the real world is generally open, and the robots frequently encounter unforeseen situations that can potentially break the planner's completeness. This paper introduces a novel algorithm (COWP) for open-world task planning and situation handling that dynamically augments the robot's action knowledge with task-oriented common sense. In particular, common sense is extracted from Large Language Models based on the current task at hand and robot skills. For systematic evaluations, we collected a dataset that includes 561 execution-time situations in a dining domain, where each situation corresponds to a state instance of a robot being potentially unable to complete a task using a solution that normally works. Experimental results show that our approach significantly outperforms competitive baselines from the literature in the success rate of service tasks. Additionally, we have demonstrated COWP using a mobile manipulator. Supplementary materials are available at: https://cowplanning.github.io/
• Abstract（参考訳）: ロボットが複数のアクションを必要とする複雑なタスクを完了するためのタスク計画アルゴリズムが開発されている。 これらのアルゴリズムのほとんどは、完全な世界知識が与えられたと仮定して「閉じた世界」のために開発された。 しかし、現実の世界は一般にオープンであり、ロボットは計画者の完全性を損なう可能性のある予期せぬ状況にしばしば遭遇する。 本稿では,タスク指向の共通感覚でロボットの行動知識を動的に増強するオープンワールドタスク計画と状況処理のための新しいアルゴリズム(COWP)を提案する。 特に,手作業とロボットのスキルに基づいて,大規模言語モデルから共通感覚を抽出する。 系統的な評価を行うため,ダイニング領域における実行時間591の状況を含むデータセットを収集し,各状況が正常に動作する解を用いてタスクを完了できないロボットの状態インスタンスに対応する。 実験結果から,本手法は業務成功率の文献と競合する基準線を著しく上回ることがわかった。 さらに,移動マニピュレータを用いたCOWPの実証を行った。 追加資料は、https://cowplanning.github.io/で入手できる。

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