論文の概要: DAG-Plan: Generating Directed Acyclic Dependency Graphs for Dual-Arm Cooperative Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09953v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 11:58:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 13:55:15.676960
• Title: DAG-Plan: Generating Directed Acyclic Dependency Graphs for Dual-Arm Cooperative Planning
• Title（参考訳）: DAG-Plan:Dual-Arm協調計画のための直接非循環依存グラフの生成
• Authors: Zeyu Gao, Yao Mu, Jinye Qu, Mengkang Hu, Lingyue Guo, Ping Luo, Yanfeng Lu,
• Abstract要約: 本稿では、デュアルアームロボットに適した構造化タスク計画フレームワークであるDAG-Planを紹介する。 78のサブタスクと26のオブジェクトからなる9つの逐次タスクからなるDual-Arm Kitchen BenchmarkでDAG-Planを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.338253967271076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dual-arm robots offer enhanced versatility and efficiency over single-arm counterparts by enabling concurrent manipulation of multiple objects or cooperative execution of tasks using both arms. However, effectively coordinating the two arms for complex long-horizon tasks remains a significant challenge. Existing task planning methods predominantly focus on single-arm robots or rely on predefined bimanual operations, failing to fully leverage the capabilities of dual-arm systems. To address this limitation, we introduce DAG-Plan, a structured task planning framework tailored for dual-arm robots. DAG-Plan harnesses large language models (LLMs) to decompose intricate tasks into actionable sub-tasks represented as nodes within a directed acyclic graph (DAG). Critically, DAG-Plan dynamically assigns these sub-tasks to the appropriate arm based on real-time environmental observations, enabling parallel and adaptive execution. We evaluate DAG-Plan on the novel Dual-Arm Kitchen Benchmark, comprising 9 sequential tasks with 78 sub-tasks and 26 objects. Extensive experiments demonstrate the superiority of DAG-Plan over directly using LLM to generate plans, achieving nearly 50% higher efficiency compared to the single-arm task planning baseline and nearly double the success rate of the dual-arm task planning baseline.
• Abstract（参考訳）: デュアルアームロボットは、複数のオブジェクトを同時に操作したり、両方のアームを使ってタスクを協調的に実行することで、シングルアームロボットよりも汎用性と効率性が向上する。 しかし、複雑な長距離作業のために両腕を効果的に調整することは重要な課題である。 既存のタスク計画手法は、主にシングルアームロボットに焦点をあてるか、あるいは事前に定義されたバイマニュアル操作に依存しており、デュアルアームシステムの能力を十分に活用できていない。 この制限に対処するために、デュアルアームロボットに適した構造化タスク計画フレームワークであるDAG-Planを導入する。 DAG-Planは、大規模言語モデル(LLM)を使用して、複雑なタスクを有向非巡回グラフ(DAG)内のノードとして表される実行可能なサブタスクに分解する。 批判的に言えば、DAG-Planはこれらのサブタスクをリアルタイム環境観測に基づく適切なアームに動的に割り当て、並列かつ適応的な実行を可能にする。 78のサブタスクと26のオブジェクトからなる9つの逐次タスクからなるDual-Arm Kitchen BenchmarkでDAG-Planを評価した。 DAG-Plan が LLM を直接使用して計画を生成するよりも優れており、シングルアームのタスク計画ベースラインに比べて50%近く効率が良く、デュアルアームのタスク計画ベースラインの成功率がほぼ2倍である。

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