論文の概要: Dynamic Path Navigation for Motion Agents with LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07323v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 13:39:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:44.925839
• Title: Dynamic Path Navigation for Motion Agents with LLM Reasoning
• Title（参考訳）: LLM推論を用いた運動エージェントの動的経路ナビゲーション
• Authors: Yubo Zhao, Qi Wu, Yifan Wang, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、強力な一般化可能な推論と計画能力を示している。 本研究では,LLMのゼロショットナビゲーションと経路生成機能について,データセットの構築と評価プロトコルの提案により検討する。 このようなタスクが適切に構成されている場合、現代のLCMは、目標に到達するために生成された動きでナビゲーションを自律的に精錬しながら障害を回避するためのかなりの計画能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.5875073447454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong generalizable reasoning and planning capabilities. However, their efficacies in spatial path planning and obstacle-free trajectory generation remain underexplored. Leveraging LLMs for navigation holds significant potential, given LLMs' ability to handle unseen scenarios, support user-agent interactions, and provide global control across complex systems, making them well-suited for agentic planning and humanoid motion generation. As one of the first studies in this domain, we explore the zero-shot navigation and path generation capabilities of LLMs by constructing a dataset and proposing an evaluation protocol. Specifically, we represent paths using anchor points connected by straight lines, enabling movement in various directions. This approach offers greater flexibility and practicality compared to previous methods while remaining simple and intuitive for LLMs. We demonstrate that, when tasks are well-structured in this manner, modern LLMs exhibit substantial planning proficiency in avoiding obstacles while autonomously refining navigation with the generated motion to reach the target. Further, this spatial reasoning ability of a single LLM motion agent interacting in a static environment can be seamlessly generalized in multi-motion agents coordination in dynamic environments. Unlike traditional approaches that rely on single-step planning or local policies, our training-free LLM-based method enables global, dynamic, closed-loop planning, and autonomously resolving collision issues.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、強力な一般化可能な推論と計画能力を示している。 しかし、空間経路計画や障害物のない軌道生成におけるそれらの効果はいまだ未解明のままである。 LLMをナビゲーションに活用することは、未確認のシナリオを処理し、ユーザエージェントのインタラクションをサポートし、複雑なシステム全体にわたってグローバルな制御を提供し、エージェント計画やヒューマノイドモーション生成に適するように、大きな可能性を秘めている。 この領域における最初の研究の1つとして、データセットの構築と評価プロトコルの提案により、LCMのゼロショットナビゲーションとパス生成能力について検討する。 具体的には、直線で接続されたアンカーポイントを用いて経路を表現し、様々な方向に移動できるようにする。 このアプローチは、LCMに対して単純で直感的なままで、従来の方法よりも柔軟性と実用性が高い。 このようなタスクが適切に構成されている場合、現代のLCMは、目標に到達するために生成された動きでナビゲーションを自律的に精錬しながら障害を回避するためのかなりの計画能力を示す。 さらに、静的環境で相互作用する単一のLDM動作エージェントのこの空間的推論能力は、動的環境におけるマルチモーションエージェント協調においてシームレスに一般化することができる。 シングルステップ計画やローカルポリシーに依存する従来のアプローチとは異なり、トレーニングフリーのLCMベースの手法は、グローバルでダイナミックでクローズドループ計画を可能にし、衝突問題を自律的に解決する。

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