論文の概要: CLEA: Closed-Loop Embodied Agent for Enhancing Task Execution in Dynamic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00729v1
• Date: Sun, 02 Mar 2025 04:50:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:16:05.963597
• Title: CLEA: Closed-Loop Embodied Agent for Enhancing Task Execution in Dynamic Environments
• Title（参考訳）: CLEA:動的環境におけるタスク実行促進のためのクローズドループ・エボダイドエージェント
• Authors: Mingcong Lei, Ge Wang, Yiming Zhao, Zhixin Mai, Qing Zhao, Yao Guo, Zhen Li, Shuguang Cui, Yatong Han, Jinke Ren,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、意味論的推論を通じて複雑なタスクを階層的に分解する際、顕著な能力を示す。 クローズドループ・エンボダイド・エージェント (CLEA) は,クローズドループタスク管理のための機能的デカップリングを備えた,4つの特別なオープンソース LLM を組み込んだ新しいアーキテクチャである。 我々は、物体探索、操作、探索操作統合タスクのための2つの異種ロボットを用いて、操作可能な物体を実環境で実験する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.5949489828609
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) exhibit remarkable capabilities in the hierarchical decomposition of complex tasks through semantic reasoning. However, their application in embodied systems faces challenges in ensuring reliable execution of subtask sequences and achieving one-shot success in long-term task completion. To address these limitations in dynamic environments, we propose Closed-Loop Embodied Agent (CLEA) -- a novel architecture incorporating four specialized open-source LLMs with functional decoupling for closed-loop task management. The framework features two core innovations: (1) Interactive task planner that dynamically generates executable subtasks based on the environmental memory, and (2) Multimodal execution critic employing an evaluation framework to conduct a probabilistic assessment of action feasibility, triggering hierarchical re-planning mechanisms when environmental perturbations exceed preset thresholds. To validate CLEA's effectiveness, we conduct experiments in a real environment with manipulable objects, using two heterogeneous robots for object search, manipulation, and search-manipulation integration tasks. Across 12 task trials, CLEA outperforms the baseline model, achieving a 67.3% improvement in success rate and a 52.8% increase in task completion rate. These results demonstrate that CLEA significantly enhances the robustness of task planning and execution in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、意味論的推論を通じて複雑なタスクを階層的に分解する際、顕著な能力を示す。 しかし, 組込みシステムにおけるそれらの応用は, サブタスクシーケンスの信頼性確保と, 長期タスク完了におけるワンショット成功の達成という課題に直面している。 動的環境におけるこれらの制限に対処するため,クローズドループ・エンボダイド・エージェント (CLEA) を提案する。 本フレームワークは,(1)環境記憶に基づいて実行可能なサブタスクを動的に生成する対話型タスクプランナ,(2)行動実現可能性の確率的評価を行うための評価フレームワークを用いたマルチモーダル実行批判,そして,環境変動が予め設定された閾値を超えた場合の階層的再計画機構の引き金となる。 CLEAの有効性を検証するため,物体探索,操作,探索操作統合タスクのための2つの異種ロボットを用いて,操作可能な物体を用いた実環境実験を行った。 12回のタスクトライアルでCLEAはベースラインモデルを上回っ、67.3%の成功率と52.8%のタスク完了率を達成している。 これらの結果から,CLEAは動的環境におけるタスク計画と実行の堅牢性を大幅に向上させることが示された。

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