Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging LLMs, Graphs and Object Hierarchies for Task Planning in Large-Scale Environments

論文の概要: Leveraging LLMs, Graphs and Object Hierarchies for Task Planning in Large-Scale Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04775v2
Date: Tue, 10 Sep 2024 11:43:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 12:03:11.238548
Title: Leveraging LLMs, Graphs and Object Hierarchies for Task Planning in Large-Scale Environments
Title（参考訳）: 大規模環境におけるタスクプランニングのためのLCM, グラフ, オブジェクト階層の活用
Authors: Rodrigo Pérez-Dattari, Zhaoting Li, Robert Babuška, Jens Kober, Cosimo Della Santina,
Abstract要約: この研究は、LLMに符号化されたコモンセンスの知識を活用して、複雑なシナリオを扱うための計画手法を強化する。 7-DoFマニピュレータを用いた実世界の検証とともに,家庭シミュレーション環境における広範囲な実験を通して,本システムの有効性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.113435902560451
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Planning methods struggle with computational intractability in solving task-level problems in large-scale environments. This work explores leveraging the commonsense knowledge encoded in LLMs to empower planning techniques to deal with these complex scenarios. We achieve this by efficiently using LLMs to prune irrelevant components from the planning problem's state space, substantially simplifying its complexity. We demonstrate the efficacy of this system through extensive experiments within a household simulation environment, alongside real-world validation using a 7-DoF manipulator (video https://youtu.be/6ro2UOtOQS4).
Abstract（参考訳）: 大規模環境におけるタスクレベルの問題の解法において,計画手法は計算的難解性に苦慮する。この研究は、LLMに符号化されたコモンセンス知識を活用して、これらの複雑なシナリオに対処するための計画手法を強化する。計画問題の状態空間から無関係成分を抽出するためにLLMを効率よく利用し、その複雑さを大幅に単純化する。 7-DoFマニピュレータ(video https://youtu.be/6ro2UOtOQS4。

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