論文の概要: RoCo: Dialectic Multi-Robot Collaboration with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04738v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 17:52:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 12:14:26.604279
• Title: RoCo: Dialectic Multi-Robot Collaboration with Large Language Models
• Title（参考訳）: RoCo: 大規模言語モデルを用いた対話型マルチロボットコラボレーション
• Authors: Zhao Mandi, Shreeya Jain, Shuran Song
• Abstract要約: 我々は,事前学習された大規模言語モデル(LLM)のパワーを利用する,マルチロボット協調のための新しいアプローチを提案する。 そこで,RoCoはロボットエージェントとコミュニケーションし,協調してタスクを完了させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.260289557301688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel approach to multi-robot collaboration that harnesses the power of pre-trained large language models (LLMs) for both high-level communication and low-level path planning. Robots are equipped with LLMs to discuss and collectively reason task strategies. They then generate sub-task plans and task space waypoint paths, which are used by a multi-arm motion planner to accelerate trajectory planning. We also provide feedback from the environment, such as collision checking, and prompt the LLM agents to improve their plan and waypoints in-context. For evaluation, we introduce RoCoBench, a 6-task benchmark covering a wide range of multi-robot collaboration scenarios, accompanied by a text-only dataset for agent representation and reasoning. We experimentally demonstrate the effectiveness of our approach -- it achieves high success rates across all tasks in RoCoBench and adapts to variations in task semantics. Our dialog setup offers high interpretability and flexibility -- in real world experiments, we show RoCo easily incorporates human-in-the-loop, where a user can communicate and collaborate with a robot agent to complete tasks together. See project website https://project-roco.github.io for videos and code.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高レベル通信と低レベル経路計画の両方において,事前学習された大規模言語モデル(LLM)のパワーを利用するマルチロボット協調手法を提案する。 ロボットはLLMを備えており、タスク戦略を議論し、集合的に推論する。 その後、サブタスクプランとタスクスペースのウェイポイントパスを生成し、マルチアームモーションプランナーが軌道計画の高速化に使用する。 また、衝突チェックなどの環境からのフィードバックも提供し、LLMエージェントに対して、コンテキスト内のプランやウェイポイントを改善するよう促す。 評価のために,エージェント表現と推論のためのテキストのみのデータセットを伴って,幅広いマルチロボットコラボレーションシナリオをカバーする6タスクベンチマークであるRoCoBenchを紹介した。 我々は、RoCoBenchのすべてのタスクで高い成功率を達成し、タスクセマンティクスのバリエーションに適応する、我々のアプローチの有効性を実験的に実証する。我々のダイアログ設定は、高い解釈可能性と柔軟性を提供する。実世界では、RoCoは、ユーザーがロボットエージェントとコミュニケーションし、協力してタスクを完了できる、ループ内の人間を簡単に組み込むことを示した。 プロジェクト web サイト https://project-roco.github.io を参照。

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