論文の概要: MALMM: Multi-Agent Large Language Models for Zero-Shot Robotics Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17636v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 17:53:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:33:58.001674
• Title: MALMM: Multi-Agent Large Language Models for Zero-Shot Robotics Manipulation
• Title（参考訳）: MALMM:ゼロショットロボット操作のためのマルチエージェント大言語モデル
• Authors: Harsh Singh, Rocktim Jyoti Das, Mingfei Han, Preslav Nakov, Ivan Laptev,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ロボティクスの操作やナビゲーションなど、さまざまな領域にまたがる優れた計画能力を示している。 特殊なLLMエージェント間で高レベル計画および低レベル制御コード生成を分散する新しいマルチエージェントLLMフレームワークを提案する。 長軸タスクを含む9つのRLBenchタスクに対するアプローチを評価し、ゼロショット環境でロボット操作を解く能力を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.739500459903724
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable planning abilities across various domains, including robotics manipulation and navigation. While recent efforts in robotics have leveraged LLMs both for high-level and low-level planning, these approaches often face significant challenges, such as hallucinations in long-horizon tasks and limited adaptability due to the generation of plans in a single pass without real-time feedback. To address these limitations, we propose a novel multi-agent LLM framework, Multi-Agent Large Language Model for Manipulation (MALMM) that distributes high-level planning and low-level control code generation across specialized LLM agents, supervised by an additional agent that dynamically manages transitions. By incorporating observations from the environment after each step, our framework effectively handles intermediate failures and enables adaptive re-planning. Unlike existing methods, our approach does not rely on pre-trained skill policies or in-context learning examples and generalizes to a variety of new tasks. We evaluate our approach on nine RLBench tasks, including long-horizon tasks, and demonstrate its ability to solve robotics manipulation in a zero-shot setting, thereby overcoming key limitations of existing LLM-based manipulation methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ロボティクスの操作やナビゲーションなど、さまざまな領域にまたがる優れた計画能力を示している。 ロボット工学における最近の取り組みは、高レベルの計画と低レベルの計画の両方にLLMを活用してきたが、これらのアプローチは、長い水平タスクにおける幻覚や、リアルタイムのフィードバックのない単一パスでの計画の生成による適応性の制限など、大きな課題に直面していることが多い。 これらの制約に対処するため、我々は、高度計画と低レベル制御コード生成を特殊なLCMエージェントに分散するマルチエージェントLLMフレームワーク、MALMM(Multi-Agent Large Language Model for Manipulation)を提案する。 各ステップの後に環境からの観測を取り入れることで、中間故障を効果的に処理し、適応的な再計画を可能にする。 既存の手法とは異なり,本手法は事前訓練されたスキルポリシーやコンテキスト内学習の例に頼らず,様々なタスクに一般化する。 我々は、長期作業を含む9つのRLBenchタスクに対するアプローチを評価し、ゼロショット環境でロボット操作を解く能力を示し、既存のLLMベースの操作方法の重要な限界を克服する。

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