論文の概要: CoPAL: Corrective Planning of Robot Actions with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07263v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 07:39:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 23:55:59.721533
• Title: CoPAL: Corrective Planning of Robot Actions with Large Language Models
• Title（参考訳）: CoPAL:大規模言語モデルを用いたロボット行動の修正計画
• Authors: Frank Joublin, Antonello Ceravola, Pavel Smirnov, Felix Ocker, Joerg Deigmoeller, Anna Belardinelli, Chao Wang, Stephan Hasler, Daniel Tanneberg, Michael Gienger
• Abstract要約: 本稿では,認知レベル間のシームレスな相互作用を編成し,推論,計画,動作生成を包含するシステムアーキテクチャを提案する。 中心となるのは、生成した計画における物理的に基底的、論理的、セマンティックなエラーを処理する、新しいリプラン戦略である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.209152055117283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the pursuit of fully autonomous robotic systems capable of taking over tasks traditionally performed by humans, the complexity of open-world environments poses a considerable challenge. Addressing this imperative, this study contributes to the field of Large Language Models (LLMs) applied to task and motion planning for robots. We propose a system architecture that orchestrates a seamless interplay between multiple cognitive levels, encompassing reasoning, planning, and motion generation. At its core lies a novel replanning strategy that handles physically grounded, logical, and semantic errors in the generated plans. We demonstrate the efficacy of the proposed feedback architecture, particularly its impact on executability, correctness, and time complexity via empirical evaluation in the context of a simulation and two intricate real-world scenarios: blocks world, barman and pizza preparation.
• Abstract（参考訳）: 人間が伝統的に行うタスクを引き継ぐことができる完全自律型ロボットシステムの追求において、オープンワールド環境の複雑さは大きな課題となっている。 本研究は,ロボットの作業計画や動作計画に適用される大規模言語モデル(llm)の分野に寄与する。 本稿では,複数の認知レベル間のシームレスな相互作用を編成し,推論,計画,運動生成を包含するシステムアーキテクチャを提案する。 その核となる新しい再計画戦略は、生成した計画の物理的根拠、論理的、意味的エラーを扱う。 提案したフィードバックアーキテクチャの有効性,特に実行可能性,正確性,時間的複雑さに対する影響について,シミュレーションと2つの複雑な現実シナリオ(ブロックワールド,バーマン,ピザ)で実証評価を行った。

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