論文の概要: Adaptive Interactive Navigation of Quadruped Robots using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22942v1
• Date: Sat, 29 Mar 2025 02:17:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:34:02.599828
• Title: Adaptive Interactive Navigation of Quadruped Robots using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた四足歩行ロボットの適応的対話ナビゲーション
• Authors: Kangjie Zhou, Yao Mu, Haoyang Song, Yi Zeng, Pengying Wu, Han Gao, Chang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いたタスク計画のための原始木を提案する。 動作計画のための多目的移動と相互作用行動を含む総合的なスキルライブラリを事前学習するために強化学習を採用する。 ツリー構造に統合されたリプランニングメカニズムにより、便利なノードの追加とプルーニングが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.14967096139099
• License:
• Abstract: Robotic navigation in complex environments remains a critical research challenge. Traditional navigation methods focus on optimal trajectory generation within free space, struggling in environments lacking viable paths to the goal, such as disaster zones or cluttered warehouses. To address this gap, we propose an adaptive interactive navigation approach that proactively interacts with environments to create feasible paths to reach originally unavailable goals. Specifically, we present a primitive tree for task planning with large language models (LLMs), facilitating effective reasoning to determine interaction objects and sequences. To ensure robust subtask execution, we adopt reinforcement learning to pre-train a comprehensive skill library containing versatile locomotion and interaction behaviors for motion planning. Furthermore, we introduce an adaptive replanning method featuring two LLM-based modules: an advisor serving as a flexible replanning trigger and an arborist for autonomous plan adjustment. Integrated with the tree structure, the replanning mechanism allows for convenient node addition and pruning, enabling rapid plan modification in unknown environments. Comprehensive simulations and experiments have demonstrated our method's effectiveness and adaptivity in diverse scenarios. The supplementary video is available at page: https://youtu.be/W5ttPnSap2g.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境でのロボットナビゲーションは依然として重要な研究課題である。 伝統的な航法は、災害地帯や散在する倉庫など、目標への実行可能な経路を欠く環境に苦しむ、自由空間内での最適な軌道生成に焦点を当てている。 このギャップに対処するために,適応的対話型ナビゲーション手法を提案する。 具体的には,大規模言語モデル (LLM) を用いたタスク計画のための原始木を提案する。 本研究では,ロバストなサブタスク実行を確保するため,多目的な移動と行動計画のためのインタラクション行動を含む総合的なスキルライブラリを事前学習するために強化学習を採用する。 さらに、フレキシブルな再計画トリガとして機能するアドバイザと、自律的な計画調整のためのアーボリストという、2つのLCMベースのモジュールを特徴とする適応的再計画手法を導入する。 ツリー構造と統合されたリプランニング機構により、ノードの追加とプルーニングが便利になり、未知の環境での迅速な計画変更が可能になる。 シミュレーションと実験により,様々なシナリオにおける本手法の有効性と適応性を実証した。 補足ビデオは、https://youtu.be/W5ttPnSap2g.comで公開されている。

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