論文の概要: Creating and Repairing Robot Programs in Open-World Domains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18893v1
- Date: Thu, 24 Oct 2024 16:30:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 16:43:30.864950
- Title: Creating and Repairing Robot Programs in Open-World Domains
- Title(参考訳): オープンワールドドメインにおけるロボットプログラムの作成と修復
- Authors: Claire Schlesinger, Arjun Guha, Joydeep Biswas,
- Abstract要約: 本稿では,プログラムの実行をエラーまで追跡し,繰り返し動作を最小限に抑えるLLM生成リカバリプログラムを実行するシステムを提案する。
我々は、回復プログラムの生成を必要とする様々なエラー条件を持つ11のタスクからなるベンチマークを作成する。
回収プログラムの効率を将来のエラーを予知する託宣で構築した計画と比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.93008148936798
- License:
- Abstract: Using Large Language Models (LLMs) to produce robot programs from natural language has allowed for robot systems that can complete a higher diversity of tasks. However, LLM-generated programs may be faulty, either due to ambiguity in instructions, misinterpretation of the desired task, or missing information about the world state. As these programs run, the state of the world changes and they gather new information. When a failure occurs, it is important that they recover from the current world state and avoid repeating steps that they they previously completed successfully. We propose RoboRepair, a system which traces the execution of a program up until error, and then runs an LLM-produced recovery program that minimizes repeated actions. To evaluate the efficacy of our system, we create a benchmark consisting of eleven tasks with various error conditions that require the generation of a recovery program. We compare the efficiency of the recovery program to a plan built with an oracle that has foreknowledge of future errors.
- Abstract(参考訳): 大きな言語モデル(LLM)を用いて自然言語からロボットプログラムを作成することで、タスクの多様性を達成できるロボットシステムを実現することができる。
しかし、LCM生成プログラムは、指示の不明瞭さ、所望のタスクの誤解釈、世界状態に関する情報の欠如など、欠陥がある可能性がある。
これらのプログラムが実行されると、世界の状況が変わり、新しい情報を集める。
障害が発生した場合、現在の世界状態から回復し、以前に完了したステップを繰り返すことを避けることが重要です。
本稿では,プログラムの実行をエラーまで追跡するシステムであるRoboRepairを提案する。
本システムの有効性を評価するために,リカバリプログラムの生成を必要とする様々なエラー条件を持つ11のタスクからなるベンチマークを作成する。
回収プログラムの効率を将来のエラーを予知する託宣で構築した計画と比較する。
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