論文の概要: Anticipate, Adapt, Act: A Hybrid Framework for Task Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19518v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 05:18:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.639116
• Title: Anticipate, Adapt, Act: A Hybrid Framework for Task Planning
• Title（参考訳）: 予測、適応、法制:タスクプランニングのためのハイブリッドフレームワーク
• Authors: Nabanita Dash, Ayush Kaura, Shivam Singh, Ramandeep Singh, Snehasis Banerjee, Mohan Sridharan, K. Madhava Krishna,
• Abstract要約: 失敗を予測し、適応することは、ロボットが複雑なドメインで人間と効果的に協力する必要がある重要な能力である。 本稿では,LLMの汎用予測機能と動的影響図形言語の逐次決定機能を統合するハイブリッドフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.95315033393626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anticipating and adapting to failures is a key capability robots need to collaborate effectively with humans in complex domains. This continues to be a challenge despite the impressive performance of state of the art AI planning systems and Large Language Models (LLMs) because of the uncertainty associated with the tasks and their outcomes. Toward addressing this challenge, we present a hybrid framework that integrates the generic prediction capabilities of an LLM with the probabilistic sequential decision-making capability of Relational Dynamic Influence Diagram Language. For any given task, the robot reasons about the task and the capabilities of the human attempting to complete it; predicts potential failures due to lack of ability (in the human) or lack of relevant domain objects; and executes actions to prevent such failures or recover from them. Experimental evaluation in the VirtualHome 3D simulation environment demonstrates substantial improvement in performance compared with state of the art baselines.
• Abstract（参考訳）: 失敗を予測し、適応することは、ロボットが複雑なドメインで人間と効果的に協力する必要がある重要な能力である。 タスクとその成果にまつわる不確実性のため、最先端のAI計画システムと大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンスが著しく向上しているにも関わらず、これは引き続き課題である。 この課題に対処するために,LLMの汎用予測能力とリレーショナル・ダイナミック・インフルエンス・ダイアグラム言語の確率的逐次決定能力を統合するハイブリッド・フレームワークを提案する。 特定のタスクに対して、ロボットはタスクとそれを完了しようとする人間の能力について理由付けを行い、能力の欠如(人間における)や関連するドメインオブジェクトの欠如による潜在的な障害を予測し、そのような障害を予防したり、それらから回復するためのアクションを実行する。 VirtualHome 3Dシミュレーション環境での実験評価により,最先端のベースラインに比べて性能が大幅に向上した。

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