論文の概要: LASMP: Language Aided Subset Sampling Based Motion Planner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00649v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 13:03:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 04:35:05.184803
• Title: LASMP: Language Aided Subset Sampling Based Motion Planner
• Title（参考訳）: LASMP: 言語支援サブセットサンプリングベースのモーションプランナ
• Authors: Saswati Bhattacharjee, Anirban Sinha, Chinwe Ekenna,
• Abstract要約: Language Aided Subset Sampling Based Motion Planner (LASMP)は、自然言語による動作計画を支援する。 LASMPはRapidly Exploring Random Tree (RRT) メソッドの修正版を使用している。 従来のRT法と比較して、LASMPは必要なノード数を55%削減し、ランダムなサンプルクエリを80%削減し、安全で衝突のないパスを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2120851074630177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the Language Aided Subset Sampling Based Motion Planner (LASMP), a system that helps mobile robots plan their movements by using natural language instructions. LASMP uses a modified version of the Rapidly Exploring Random Tree (RRT) method, which is guided by user-provided commands processed through a language model (RoBERTa). The system improves efficiency by focusing on specific areas of the robot's workspace based on these instructions, making it faster and less resource-intensive. Compared to traditional RRT methods, LASMP reduces the number of nodes needed by 55% and cuts random sample queries by 80%, while still generating safe, collision-free paths. Tested in both simulated and real-world environments, LASMP has shown better performance in handling complex indoor scenarios. The results highlight the potential of combining language processing with motion planning to make robot navigation more efficient.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語による移動ロボットの動作計画を支援するLanguage Aided Subset Sampling Based Motion Planner (LASMP)を提案する。 LASMPはRapidly Exploring Random Tree (RRT) メソッドの修正版を使用している。 このシステムは、これらの指示に基づいてロボットのワークスペースの特定の領域に焦点をあてることで効率を向上し、より高速でリソース集約の少ないシステムである。 従来のRT法と比較して、LASMPは必要なノード数を55%削減し、ランダムなサンプルクエリを80%削減し、安全で衝突のないパスを生成する。 シミュレーションと実環境の両方でテストされたLASMPは、複雑な屋内シナリオを扱う上で、より良いパフォーマンスを示している。 その結果、ロボットナビゲーションをより効率的にするために、言語処理とモーションプランニングを組み合わせる可能性を浮き彫りにした。

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