論文の概要: Hybrid Framework for Robotic Manipulation: Integrating Reinforcement Learning and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.30022v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 17:19:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.94683
• Title: Hybrid Framework for Robotic Manipulation: Integrating Reinforcement Learning and Large Language Models
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのためのハイブリッドフレームワーク:強化学習と大規模言語モデルの統合
• Authors: Md Saad, Sajjad Hussain, Mohd Suhaib,
• Abstract要約: 本稿では,強化学習(RL)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせてロボット操作タスクを改善するハイブリッドフレームワークを提案する。 提案フレームワークは,ロボットシステムにおける低レベルの実行と高レベルの推論を効果的に結合する。 このフレームワークは、Franka Emika Pandaロボットアームを使用して、PyBulletベースのシミュレーション環境でテストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.688204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a new hybrid framework that combines Reinforcement Learning (RL) and Large Language Models (LLMs) to improve robotic manipulation tasks. By utilizing RL for accurate low-level control and LLMs for high level task planning and understanding of natural language, the proposed framework effectively connects low-level execution with high-level reasoning in robotic systems. This integration allows robots to understand and carry out complex, human-like instructions while adapting to changing environments in real time. The framework is tested in a PyBullet-based simulation environment using the Franka Emika Panda robotic arm, with various manipulation scenarios as benchmarks. The results show a 33.5% decrease in task completion time and enhancements of 18.1% and 36.4% in accuracy and adaptability, respectively, when compared to systems that use only RL. These results underscore the potential of LLM-enhanced robotic systems for practical applications, making them more efficient, adaptable, and capable of interacting with humans. Future research will aim to explore sim-to-real transfer, scalability, and multi-robot systems to further broaden the framework's applicability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,強化学習(RL)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせてロボット操作タスクを改善するハイブリッドフレームワークを提案する。 RLを高精度な低レベル制御に利用し、LLMを高レベルタスク計画と自然言語理解に活用することにより、ロボットシステムにおける低レベル実行と高レベル推論を効果的に結合する。 この統合によりロボットは、環境の変化にリアルタイムで適応しながら、複雑な人間的な指示を理解し、実行することができる。 このフレームワークは、Franka Emika Pandaロボットアームを使用して、PyBulletベースのシミュレーション環境でテストされている。 その結果、RLのみを使用するシステムと比較して、タスク完了時間が33.5%減少し、18.1%と36.4%の精度と適応性が向上した。 これらの結果は、LLMで強化されたロボットシステムの実用化の可能性を強調し、より効率的で適応性があり、人間と対話することを可能にする。 将来の研究は、フレームワークの適用性をさらに拡大するために、sim-to-real転送、スケーラビリティ、マルチロボットシステムを検討することを目的としている。

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