論文の概要: A Comparison of Prompt Engineering Techniques for Task Planning and Execution in Service Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22997v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 13:22:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:26:51.855512
• Title: A Comparison of Prompt Engineering Techniques for Task Planning and Execution in Service Robotics
• Title（参考訳）: サービスロボティクスにおけるタスク計画と実行のためのプロンプト技術の比較
• Authors: Jonas Bode, Bastian Pätzold, Raphael Memmesheimer, Sven Behnke,
• Abstract要約: glsplLLMの最近の進歩は、自律ロボット制御と人間とロボットの相互作用において重要な役割を果たしている。 サービスにおける高レベルのタスク計画と実行の適用において、迅速なエンジニアリング技術とそれらの組み合わせを比較した。 そこで本研究では,タスクの多様なセットとシミュレーションにおける機能セットを定義し,タスク完了の正確さと実行時間を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.064583670720587
• License:
• Abstract: Recent advances in LLM have been instrumental in autonomous robot control and human-robot interaction by leveraging their vast general knowledge and capabilities to understand and reason across a wide range of tasks and scenarios. Previous works have investigated various prompt engineering techniques for improving the performance of \glspl{LLM} to accomplish tasks, while others have proposed methods that utilize LLMs to plan and execute tasks based on the available functionalities of a given robot platform. In this work, we consider both lines of research by comparing prompt engineering techniques and combinations thereof within the application of high-level task planning and execution in service robotics. We define a diverse set of tasks and a simple set of functionalities in simulation, and measure task completion accuracy and execution time for several state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: LLMの最近の進歩は、多岐にわたるタスクやシナリオの理解と推論のために、その膨大な一般的な知識と能力を活用することで、自律ロボット制御と人間とロボットの相互作用に役立っている。 従来の研究では,課題達成のための \glspl{LLM} の性能向上のために,様々な迅速な工学的手法が検討されてきたが,一方,あるロボットプラットフォームで利用可能な機能に基づいて,LLMを用いてタスクを計画・実行する手法も提案されている。 本研究では,サービスロボティクスにおける高レベルのタスク計画と実行の適用において,迅速な工学的手法とそれらの組み合わせを比較することにより,両研究の行を考察する。 そこで本研究では,タスクの多様なセットとシミュレーションにおける機能セットを定義し,タスク完了の正確さと実行時間を測定する。

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