論文の概要: Navigating Motion Agents in Dynamic and Cluttered Environments through LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07323v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 12:17:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 16:56:39.476545
• Title: Navigating Motion Agents in Dynamic and Cluttered Environments through LLM Reasoning
• Title（参考訳）: LLM推論による動的・クラッタ環境における運動エージェントの探索
• Authors: Yubo Zhao, Qi Wu, Yifan Wang, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)によって強化された動作エージェントを,動的・乱雑な環境における自律的なナビゲーションに向けて前進させる。 トレーニング不要なフレームワークは、マルチエージェント調整、クローズドループ計画、動的障害物回避を、リトレーニングや微調整なしでサポートしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.5875073447454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper advances motion agents empowered by large language models (LLMs) toward autonomous navigation in dynamic and cluttered environments, significantly surpassing first and recent seminal but limited studies on LLM's spatial reasoning, where movements are restricted in four directions in simple, static environments in the presence of only single agents much less multiple agents. Specifically, we investigate LLMs as spatial reasoners to overcome these limitations by uniformly encoding environments (e.g., real indoor floorplans), agents which can be dynamic obstacles and their paths as discrete tokens akin to language tokens. Our training-free framework supports multi-agent coordination, closed-loop replanning, and dynamic obstacle avoidance without retraining or fine-tuning. We show that LLMs can generalize across agents, tasks, and environments using only text-based interactions, opening new possibilities for semantically grounded, interactive navigation in both simulation and embodied systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) による動的・乱雑な環境における自律的ナビゲーションのための運動エージェントを,LLMの空間的推論における第1次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第2次・第 具体的には,環境(例えば屋内のフロアプラン),動的障害となるエージェント,および言語トークンに似た離散トークンとしてのそれらの経路を均一に符号化することで,これらの制約を克服するための空間的推論器としてLLMについて検討する。 トレーニング不要なフレームワークは、マルチエージェント調整、クローズドループ計画、動的障害物回避をサポートし、リトレーニングや微調整は行わない。 LLMはテキストベースのインタラクションのみを用いてエージェント,タスク,環境をまたいだ汎用化を実現し,シミュレーションと組込みシステムの両方において,意味的基盤と対話的ナビゲーションの新たな可能性を開く。

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