論文の概要: LLM-A*: Large Language Model Enhanced Incremental Heuristic Search on Path Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02511v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 01:24:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-07 13:14:55.097764
• Title: LLM-A*: Large Language Model Enhanced Incremental Heuristic Search on Path Planning
• Title（参考訳）: LLM-A*:大規模言語モデルによる経路計画におけるインクリメンタルヒューリスティック検索
• Authors: Silin Meng, Yiwei Wang, Cheng-Fu Yang, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang,
• Abstract要約: 経路計画はロボット工学と自律航法における基本的な科学的問題である。 A*やその変種のような伝統的なアルゴリズムは、パスの妥当性を保証することができるが、状態空間が大きくなるにつれて、計算とメモリの非効率が著しく低下する。 本稿では, A* の正確なパスフィニング能力と LLM のグローバルな推論能力とを相乗的に組み合わせた LLM ベースの経路計画法を提案する。 このハイブリッドアプローチは、特に大規模シナリオにおいて、パス妥当性の完全性を維持しながら、時間と空間の複雑さの観点からパスフィニング効率を向上させることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.95362946266577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Path planning is a fundamental scientific problem in robotics and autonomous navigation, requiring the derivation of efficient routes from starting to destination points while avoiding obstacles. Traditional algorithms like A* and its variants are capable of ensuring path validity but suffer from significant computational and memory inefficiencies as the state space grows. Conversely, large language models (LLMs) excel in broader environmental analysis through contextual understanding, providing global insights into environments. However, they fall short in detailed spatial and temporal reasoning, often leading to invalid or inefficient routes. In this work, we propose LLM-A*, an new LLM based route planning method that synergistically combines the precise pathfinding capabilities of A* with the global reasoning capability of LLMs. This hybrid approach aims to enhance pathfinding efficiency in terms of time and space complexity while maintaining the integrity of path validity, especially in large-scale scenarios. By integrating the strengths of both methodologies, LLM-A* addresses the computational and memory limitations of conventional algorithms without compromising on the validity required for effective pathfinding.
• Abstract（参考訳）: 経路計画はロボット工学と自律航法における基本的な科学的問題であり、障害物を避けながら出発点から目的地までの効率的な経路を導出する必要がある。 A*やその変種のような伝統的なアルゴリズムは、パスの妥当性を保証することができるが、状態空間が大きくなるにつれて、計算とメモリの非効率が著しく低下する。 逆に、大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解を通じてより広い環境分析に優れ、環境に対するグローバルな洞察を提供する。 しかし、それらは詳細な空間的および時間的推論において不足しており、しばしば無効または非効率な経路につながる。 本研究では, A* の正確なパスフィニング能力と LLM のグローバルな推論能力を相乗的に組み合わせた LLM-A* の経路計画法を提案する。 このハイブリッドアプローチは、特に大規模シナリオにおいて、パス妥当性の完全性を維持しながら、時間と空間の複雑さの観点からパスフィニング効率を向上させることを目的としている。 両方の手法の長所を統合することで、LLM-A*は、有効なパスフィニングに必要な妥当性を妥協することなく、従来のアルゴリズムの計算とメモリの制限に対処する。

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