論文の概要: LODGE: Joint Hierarchical Task Planning and Learning of Domain Models with Grounded Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13497v1
• Date: Thu, 15 May 2025 20:23:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.33723
• Title: LODGE: Joint Hierarchical Task Planning and Learning of Domain Models with Grounded Execution
• Title（参考訳）: LODGE: 接地実行を伴うドメインモデルの階層的タスクプランニングと学習
• Authors: Claudius Kienle, Benjamin Alt, Oleg Arenz, Jan Peters,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、暗黙の世界知識を用いた自然言語命令からのプランニングを可能にする。 最近の手法は、古典的なプランナーを用いて、異なる目標状態に対して解決可能な問題領域を学習することを目的としている。 低レベルの述語と行動が上位の述語に構成される階層的なドメインを学習することで、この欠点に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.16223684887115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) enable planning from natural language instructions using implicit world knowledge, but often produce flawed plans that require refinement. Instead of directly predicting plans, recent methods aim to learn a problem domain that can be solved for different goal states using classical planners. However, these approaches require significant human feedback to obtain useful models. We address this shortcoming by learning hierarchical domains, where low-level predicates and actions are composed into higher-level counterparts, and by leveraging simulation to validate their preconditions and effects. This hierarchical approach is particularly powerful for long-horizon planning, where LLM-based planning approaches typically struggle. Furthermore, we introduce a central error reasoner to ensure consistency among the different planning levels. Evaluation on two challenging International Planning Competition (IPC) domains and a long-horizon robot manipulation task demonstrates higher planning success rates than state-of-the-art domain synthesis and LLM-modulo planning methods, while constructing high-quality models of the domain. Resources, videos and detailed experiment results are available at https://claudius-kienle.github.io/lodge/.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、暗黙の世界の知識を使って自然言語の指示から計画できるが、しばしば改良を必要とする欠陥のある計画を生成する。 計画を直接予測する代わりに、最近の手法は古典的なプランナーを用いて異なる目標状態に対して解決可能な問題領域を学習することを目的としている。 しかし、これらのアプローチは有用なモデルを得るためには、かなりの人的フィードバックを必要とする。 低レベルの述語と行動が上位の述語に構成される階層的なドメインを学習し、シミュレーションを活用して前提条件と効果を検証することで、この欠点に対処する。 この階層的アプローチは、LLMベースのプランニングアプローチが通常苦労する長期計画において特に強力である。 さらに,各計画レベルでの整合性を確保するために,中央誤差推論器を導入する。 2つの挑戦的国際計画コンペティション(IPC)ドメインと長距離ロボット操作タスクの評価は、ドメインの高品質なモデルを構築しながら、最先端のドメイン合成とLCMモジュロ計画手法よりも高い計画成功率を示す。 リソース、ビデオ、詳細な実験結果はhttps://claudius-kienle.github.io/lodge/.comで公開されている。

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