論文の概要: Closed-Loop Long-Horizon Robotic Planning via Equilibrium Sequence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01440v4
• Date: Sat, 16 Nov 2024 13:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 10:50:28.189138
• Title: Closed-Loop Long-Horizon Robotic Planning via Equilibrium Sequence Modeling
• Title（参考訳）: 平衡列モデリングによる閉ループ長軸ロボット計画
• Authors: Jinghan Li, Zhicheng Sun, Fei Li, Cao Sheng, Jiazhong Yu, Yadong Mu,
• Abstract要約: 我々は、均衡に達するまで計画案を反復的に洗練する自己精製スキームを提唱する。 効率的なクローズドループ計画のためのネスト型平衡系列モデリング手法を考案した。 提案手法はVirtualHome-Envベンチマークで評価され,性能が向上し,推論精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.62433580021779
• License:
• Abstract: In the endeavor to make autonomous robots take actions, task planning is a major challenge that requires translating high-level task descriptions into long-horizon action sequences. Despite recent advances in language model agents, they remain prone to planning errors and limited in their ability to plan ahead. To address these limitations in robotic planning, we advocate a self-refining scheme that iteratively refines a draft plan until an equilibrium is reached. Remarkably, this process can be optimized end-to-end from an analytical perspective without the need to curate additional verifiers or reward models, allowing us to train self-refining planners in a simple supervised learning fashion. Meanwhile, a nested equilibrium sequence modeling procedure is devised for efficient closed-loop planning that incorporates useful feedback from the environment (or an internal world model). Our method is evaluated on the VirtualHome-Env benchmark, showing advanced performance with better scaling for inference computation. Code is available at https://github.com/Singularity0104/equilibrium-planner.
• Abstract（参考訳）: 自律型ロボットにアクションを起こさせる取り組みにおいて、タスクプランニングは、ハイレベルなタスク記述を長距離アクションシーケンスに変換することを必要とする大きな課題である。 言語モデルエージェントの最近の進歩にもかかわらず、彼らは計画上のエラーを起こし、計画する能力が制限される傾向にある。 ロボット計画におけるこれらの制限に対処するため、均衡に達するまで計画案を反復的に洗練する自己精製スキームを提唱する。 注目すべきは、このプロセスは、追加の検証や報酬モデルを調整することなく、分析の観点からエンドツーエンドに最適化することができ、簡単な教師付き学習方式で自己修正プランナーを訓練することができます。 一方、環境(または内部世界モデル)から有用なフィードバックを取り入れた効率的なクローズドループ計画のためのネスト平衡シーケンスモデリング手法が考案された。 提案手法はVirtualHome-Envベンチマークで評価され,より優れたスケーリングと推論計算性能を示す。 コードはhttps://github.com/Singularity0104/equilibrium-plannerで入手できる。

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