論文の概要: From Cooking Recipes to Robot Task Trees -- Improving Planning Correctness and Task Efficiency by Leveraging LLMs with a Knowledge Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09181v1
• Date: Sun, 17 Sep 2023 07:09:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 17:02:55.955172
• Title: From Cooking Recipes to Robot Task Trees -- Improving Planning Correctness and Task Efficiency by Leveraging LLMs with a Knowledge Network
• Title（参考訳）: 調理レシピからロボットタスクツリーへ -知識ネットワークによるLCMの活用による計画精度とタスク効率の向上-
• Authors: Md Sadman Sakib and Yu Sun
• Abstract要約: 提案手法はまず,大規模言語モデル (LLM) を用いてレシピを検索し,次に細調整した GPT-3 を用いてタスクツリーに変換する。 パイプラインはタスクツリー検索を用いてLCM出力の不確実性と信頼性の低い特徴を緩和する。 評価結果は,タスク計画の精度と効率性において,従来よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4111574364474215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Task planning for robotic cooking involves generating a sequence of actions for a robot to prepare a meal successfully. This paper introduces a novel task tree generation pipeline producing correct planning and efficient execution for cooking tasks. Our method first uses a large language model (LLM) to retrieve recipe instructions and then utilizes a fine-tuned GPT-3 to convert them into a task tree, capturing sequential and parallel dependencies among subtasks. The pipeline then mitigates the uncertainty and unreliable features of LLM outputs using task tree retrieval. We combine multiple LLM task tree outputs into a graph and perform a task tree retrieval to avoid questionable nodes and high-cost nodes to improve planning correctness and improve execution efficiency. Our evaluation results show its superior performance compared to previous works in task planning accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: ロボット料理のタスクプランニングでは、ロボットが食事の準備を成功させるために一連のアクションを生成する。 本稿では,調理作業の正確な計画と効率的な実行を実現する新しいタスクツリー生成パイプラインを提案する。 提案手法は,まずレシピ命令の取得に大言語モデル(llm)を使用し,その後,微調整gpt-3を用いてタスクツリーに変換し,サブタスク間のシーケンシャルおよび並列依存関係をキャプチャする。 パイプラインはタスクツリー検索を用いてLCM出力の不確実性と信頼性の低い特徴を緩和する。 複数のLCMタスクツリー出力をグラフに組み合わせてタスクツリー検索を行い、問題のあるノードや高コストノードを回避し、計画の正確性を改善し、実行効率を向上させる。 評価結果は,タスク計画の精度と効率性において,従来よりも優れた性能を示した。

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