論文の概要: UniETP: Unifying Environments for Generalizable Embodied Task Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18062v1
• Date: Mon, 20 Jul 2026 15:30:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.680385
• Title: UniETP: Unifying Environments for Generalizable Embodied Task Planning
• Title（参考訳）: UniETP:一般化可能なタスク計画のための統合環境
• Abstract要約: Embodied Task Planningは、エージェントが対話的な環境内で一連のアトミックアクションを実行し、ユーザが指定したタスクを完了する必要がある場合である。 UniETPは、標準化と多様性の両方で特徴付けられる。一方、すべてのシミュレータを一貫した観察と行動空間に形式化し、複雑なタスク目標をサポートするための評価システムを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.65363241295469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on the problem of Embodied Task Planning, where an agent is required to execute a sequence of atomic actions within an interactive environment to complete a user-specified task. Though a variety of simulators and datasets have previously been built for this task, these efforts are largely isolated, with each using its own observation format, action type, and task domain. This fragmentation complicates comprehensive model evaluation and hinders the scalability of training data. As an effort towards generalizable embodied planning, we propose UniETP, a unified interface integrating four commonly-used simulators (AI2-THOR, VirtualHome, Habitat, BEHAVIOR). UniETP is characterized by both standardization and diversity. On one hand, it formalizes all the simulators into a consistent observation and action space, and builds an evaluation system to support complicated task goal. On the other hand, it enhances task diversity and complexity across dimensions like task logic, instance grounding, and instruction understanding, constructing a new dataset with varied levels of difficulty in an automatic manner. Extensive experiments on the proposed benchmark are conducted to evaluate the embodied planning capabilities of recent models and analyze the performance bottlenecks. Codes and data will be available at https://github.com/woyut/UniETP .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザ特定タスクを完了させるために,エージェントが対話型環境内でアトミックなアクションのシーケンスを実行する必要がある,という課題に焦点をあてる。 このタスクのために様々なシミュレータやデータセットが作られてきたが、これらの取り組みは主に分離されており、それぞれが独自の観察形式、アクションタイプ、タスクドメインを使用している。 この断片化は、包括的なモデル評価を複雑にし、トレーニングデータのスケーラビリティを妨げる。 提案するUniETPは,一般的な4つのシミュレータ(AI2-THOR, VirtualHome, Habitat, BEHAVIOR)を統合した統一インターフェースである。 UniETPは標準化と多様性の両方が特徴である。 一方,全てのシミュレータを一貫した観察・行動空間に形式化し,複雑なタスク目標をサポートする評価システムを構築する。 一方、タスクロジック、インスタンスグラウンド、命令理解といった次元にわたるタスクの多様性と複雑さを高め、さまざまなレベルの難易度を持つ新しいデータセットを自動で構築する。 提案するベンチマークの大規模な実験により,最近のモデルの具体的計画能力を評価し,性能ボトルネックを解析した。 コードとデータはhttps://github.com/woyut/UniETP で入手できる。

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