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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06531v3
• Date: Fri, 22 Mar 2024 00:21:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 23:48:38.577462
• Title: AutoTAMP: Autoregressive Task and Motion Planning with LLMs as Translators and Checkers
• Title（参考訳）: AutoTAMP: LLMによる自動回帰タスクとモーションプランニング
• Authors: Yongchao Chen, Jacob Arkin, Charles Dawson, 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）: 20.857692296678632
• 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. Recent advances in large language models (LLMs) have shown promise for translating natural language into robot action sequences for complex tasks. However, existing approaches either translate the natural language directly into robot trajectories or factor the inference process by decomposing language into task sub-goals and 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 factorization into subgoals untenable. Rather than using LLMs to directly plan task sub-goals, we instead perform few-shot translation from natural language task descriptions to an intermediate 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. See our project website https://yongchao98.github.io/MIT-REALM-AutoTAMP/ for prompts, videos, and code.
• 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。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、複雑なタスクのために自然言語をロボット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、既存のアプローチでは、自然言語を直接ロボットの軌跡に変換するか、言語をタスクサブゴールに分解し、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ことによって推論プロセスを決定するかのいずれかである。 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、計画上のタスクの推測を行わなければならない。 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、自然言語の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,タスク完了を著しく改善した。 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。 プロジェクトのWebサイト https://yongchao98.github.io/MIT-REALM-AutoTAMP/を参照してください。

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