論文の概要: LLM-Driven Self-Refinement for Embodied Drone Task Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15501v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 12:29:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.319994
• Title: LLM-Driven Self-Refinement for Embodied Drone Task Planning
• Title（参考訳）: 空飛ぶドローン作業計画のためのLCM駆動型自己調整
• Authors: Deyu Zhang, Xicheng Zhang, Jiahao Li, Tingting Long, Xunhua Dai, Yongjian Fu, Jinrui Zhang, Ju Ren, Yaoxue Zhang,
• Abstract要約: SRDroneは産業用ドローンの自己補充作業計画のために設計された新しいシステムである。 継続的状態評価手法を取り入れて、タスクの成果を堅牢かつ正確に決定する。 また、BT(hierarchical Behavior Tree)修正モデルを実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.164725771562473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce SRDrone, a novel system designed for self-refinement task planning in industrial-grade embodied drones. SRDrone incorporates two key technical contributions: First, it employs a continuous state evaluation methodology to robustly and accurately determine task outcomes and provide explanatory feedback. This approach supersedes conventional reliance on single-frame final-state assessment for continuous, dynamic drone operations. Second, SRDrone implements a hierarchical Behavior Tree (BT) modification model. This model integrates multi-level BT plan analysis with a constrained strategy space to enable structured reflective learning from experience. Experimental results demonstrate that SRDrone achieves a 44.87% improvement in Success Rate (SR) over baseline methods. Furthermore, real-world deployment utilizing an experience base optimized through iterative self-refinement attains a 96.25% SR. By embedding adaptive task refinement capabilities within an industrial-grade BT planning framework, SRDrone effectively integrates the general reasoning intelligence of Large Language Models (LLMs) with the stringent physical execution constraints inherent to embodied drones. Code is available at https://github.com/ZXiiiC/SRDrone.
• Abstract（参考訳）: SRDroneは,産業用ドローンの自己補充作業計画のための新しいシステムである。 SRDroneは2つの重要な技術的貢献を取り入れている。 第一に、タスクの結果を堅牢かつ正確に決定し、説明的フィードバックを提供するために、継続的状態評価手法を使用している。 このアプローチは、継続的でダイナミックなドローン運用において、単一フレームのファイナルステートアセスメントに依存する従来の方法に取って代わる。 第二に、SRDroneは階層的振舞い木(BT)修正モデルを実装している。 このモデルはマルチレベルBT計画解析と制約付き戦略空間を統合し、経験から構造化された反射学習を可能にする。 実験の結果,SRDroneはベースライン法よりも44.87%向上した。 さらに、反復的な自己複製によって最適化された経験ベースを利用した実世界の展開は96.25%のSRを達成した。 SRDroneは、産業レベルのBT計画フレームワークに適応的なタスクリファインメント機能を組み込むことで、大規模言語モデル(LLM)の一般的な推論インテリジェンスと、組み込まれたドローンに固有の厳密な物理的実行制約を効果的に統合する。 コードはhttps://github.com/ZXiiiC/SRDrone.comで入手できる。

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