論文の概要: AutoTAMP: Autoregressive Task and Motion Planning with LLMs as Translators and Checkers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06531v1
• Date: Sat, 10 Jun 2023 21:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 18:25:12.200577
• Title: AutoTAMP: Autoregressive Task and Motion Planning with LLMs as Translators and Checkers
• Title（参考訳）: autotamp: llmを翻訳者とチェッカーとして用いた自動回帰タスクとモーションプランニング
• Authors: Yongchao Chen, Jacob Arkin, Yang Zhang, Nicholas Roy, Chuchu Fan
• Abstract要約: 人間とロボットの効果的なインタラクションには、ロボットは複雑な長期的タスクを理解し、計画し、実行する必要がある。 大規模言語モデルの最近の進歩は、自然言語をロボットのアクションシーケンスに変換することを約束している。 本研究では,複雑なタスク領域において,LLMをプランナとして用いる手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.99017469233481
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: For effective human-robot interaction, robots need to understand, plan, and execute complex, long-horizon tasks described by natural language. The recent and remarkable advances in large language models (LLMs) have shown promise for translating natural language into robot action sequences for complex tasks. However, many existing approaches either translate the natural language directly into robot trajectories, or factor the inference process by decomposing language into task sub-goals, then relying on a motion planner to execute each sub-goal. When complex environmental and temporal constraints are involved, inference over planning tasks must be performed jointly with motion plans using traditional task-and-motion planning (TAMP) algorithms, making such factorization untenable. Rather than using LLMs to directly plan task sub-goals, we instead perform few-shot translation from natural language task descriptions to an intermediary task representation that can then be consumed by a TAMP algorithm to jointly solve the task and motion plan. To improve translation, we automatically detect and correct both syntactic and semantic errors via autoregressive re-prompting, resulting in significant improvements in task completion. We show that our approach outperforms several methods using LLMs as planners in complex task domains.
• Abstract（参考訳）: 人間とロボットの効果的なインタラクションには、自然言語で記述された複雑な長期タスクを理解し、計画し、実行する必要がある。 近年の大規模言語モデル(llms)の進歩は、複雑なタスクのために自然言語をロボットのアクションシーケンスに変換することを約束している。 しかし、既存の多くのアプローチは、自然言語を直接ロボット軌道に変換するか、あるいは言語をタスクサブゴールに分解して推論プロセスを分解し、各サブゴールを実行するためにモーションプランナーに依存する。 複雑な環境と時間的制約が伴う場合、従来のタスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)アルゴリズムを用いた動作計画と協調して計画タスクの推測を行い、そのような分解を抑えられないようにする。 LLMを使ってタスクサブゴールを直接計画するのではなく、自然言語タスク記述から中間タスク表現への数ショットの変換を行い、TAMPアルゴリズムによってタスクと動作プランを共同で解決する。 翻訳を改善するために,自動回帰的再プロンプトによる構文的誤りと意味的誤りの両方を自動的に検出し,訂正し,タスク補完を大幅に改善する。 提案手法は,複雑なタスク領域のプランナーとしてllmを用いた手法よりも優れていることを示す。

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