論文の概要: Integrating Action Knowledge and LLMs for Task Planning and Situation Handling in Open Worlds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17590v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 18:05:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 11:52:03.498987
• Title: Integrating Action Knowledge and LLMs for Task Planning and Situation Handling in Open Worlds
• Title（参考訳）: オープンワールドにおけるタスク計画と状況処理のための行動知識とLLMの統合
• Authors: Yan Ding, Xiaohan Zhang, Saeid Amiri, Nieqing Cao, Hao Yang, Andy Kaminski, 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フレームワークであるCOWPを紹介する。 COWPは、タスク指向のコモンセンス知識によって、動作の前提条件や効果を含む、ロボットの行動知識を動的に増強する。 実験結果から,本手法は,サービスタスクの成功率における文献の競争基準よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.077350377962482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task planning systems have been developed to help robots use human knowledge (about actions) to complete long-horizon tasks. Most of them have been developed for "closed worlds" while assuming the robot is provided with complete world knowledge. However, the real world is generally open, and the robots frequently encounter unforeseen situations that can potentially break the planner's completeness. Could we leverage the recent advances on pre-trained Large Language Models (LLMs) to enable classical planning systems to deal with novel situations? This paper introduces a novel framework, called COWP, for open-world task planning and situation handling. COWP dynamically augments the robot's action knowledge, including the preconditions and effects of actions, with task-oriented commonsense knowledge. COWP embraces the openness from LLMs, and is grounded to specific domains via action knowledge. For systematic evaluations, we collected a dataset that includes 1,085 execution-time situations. Each situation corresponds to a state instance wherein a robot is potentially unable to complete a task using a solution that normally works. Experimental results show that our approach 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）: タスク計画システムは、ロボットが人間の知識(行動に関する)を使って長期のタスクを完了するのを助けるために開発された。 それらの多くは「閉じた世界」のために開発され、ロボットが完全な世界知識を提供すると仮定している。 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。 従来の計画システムが新しい状況に対処できるように、LLM(Large Language Models)の最近の進歩を活用できるだろうか? 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フレームワークであるCOWPを紹介する。 COWPは、タスク指向のコモンセンス知識によって、動作の前提条件や効果を含む、ロボットの行動知識を動的に増強する。 COWP は LLM から開放性を受け入れ、アクション知識を通じて特定のドメインに基盤を置いている。 体系的な評価のために,1,085の実行時状況を含むデータセットを収集した。 各状況は、通常動作するソリューションを使用して、ロボットがタスクを完了できない状態のインスタンスに対応する。 実験の結果,我々のアプローチは,サービスタスクの成功率において,文献の競合ベースラインを上回っていることがわかった。 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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