論文の概要: Large language model and reinforcement learning based autonomous construction and progress updates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26899v1
• Date: Fri, 16 Oct 2026 19:57:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.379352
• Title: Large language model and reinforcement learning based autonomous construction and progress updates
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと強化学習に基づく自律的構築と進捗更新
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルと強化学習に基づく自律的構築手法を提案する。 建設作業に応じて移動クレーンの動作計画を行うため,ソフトアクター・クリティック強化学習アルゴリズムを開発した。 ユーザが興味を持って構築環境から情報を抽出するために,カスタマイズした埋め込みモデルを開発した。 大規模な言語モデルChatGPT 5は、建設進捗を更新し、制御システムに安全情報を提供し、建設進捗レポートを生成するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5097809301149342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the rapid growth of the global population, traditional construction methods are gradually unable to meet the current housing demand. The advancement of machine learning algorithms has encouraged researchers to explore their applications in the construction industry, leading to more intelligent and efficient building processes. In particular, the rise of large language models in recent years has provided more possibilities for the transformation from traditional construction to smart construction. In this study, a large language model and reinforcement learning based autonomous construction method is proposed. An enhanced soft actor-critic reinforcement learning algorithm is developed to plan actions for a mobile crane according to construction tasks. Robot kinematics and control algorithms are used to ensure that the actions generated by the reinforcement learning algorithm can be executed by the crane. In addition, a customized embedding model is developed to extract information from the construction environment according to user interests. Then, a large language model, ChatGPT 5, is used to update construction progress, provide safety information to control system, and generate construction progress reports. The feasibility of proposed method is verified through several full-scall retaining wall construction experiments.
• Abstract（参考訳）: 世界人口の急激な増加により、伝統的な建設法は、現在の住宅需要を徐々に満たすことができない。 機械学習アルゴリズムの進歩により、研究者は建設業界における応用を探求し、よりインテリジェントで効率的な建設プロセスへと繋がった。 特に、近年の大規模言語モデルの台頭は、従来の構築からスマートな構築への転換の可能性をより高めている。 本研究では,大規模言語モデルと強化学習に基づく自律的構築手法を提案する。 建設作業に応じて移動クレーンの動作計画を行うため,ソフトアクター・クリティック強化学習アルゴリズムを開発した。 ロボットキネマティクスと制御アルゴリズムは、強化学習アルゴリズムによって生成された動作がクレーンによって実行可能であることを保証するために使用される。 また, 利用者の関心に応じて, 建設環境から情報を抽出するために, カスタマイズした埋め込みモデルを開発した。 次に、大規模な言語モデルChatGPT 5を用いて、建設進捗を更新し、制御システムに安全情報を提供し、建設進捗報告を生成する。 提案手法の有効性は, 壁施工実験を通じて検証した。

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