AutoTAMP: Autoregressive Task and Motion Planning with LLMs

מושגי ליבה

LLMs are used to translate natural language task descriptions into formal task specifications, improving task success rates in complex environments.

תקציר

I. Introduction

Effective human-robot interaction requires robots to understand, plan, and execute complex tasks described in natural language.
Recent advances in large language models (LLMs) show promise for translating natural language into robot action sequences.
Existing approaches face challenges with complex environmental and temporal constraints when using LLMs directly for planning tasks.
II. Problem Description

Aim to convert natural language instructions into motion plans for robots.
Generate constraint-satisfying trajectories based on instructions and environment state.
III. Methods

Three approaches compared: LLM End-to-end Motion Planning, LLM Task Planning, Autoregressive LLM Specification Translation & Checking + Formal Planner.
Autoregressive re-prompting technique introduced for semantic error correction.
IV. Experimental Design

Six different task scenarios evaluated in 2D environments.
Performance compared across methods using GPT-3 and GPT-4 as the LLM.
V. Results

AutoTAMP outperforms other methods in handling tasks with complex geometric and temporal constraints.
Syntactic and semantic error correction significantly improves translation performance.
VI. Related Work

Previous research on task and motion planning, using LLMs for TAMP, translating language to task representations, and re-prompting of LLMs discussed.
VII. Conclusion

AutoTAMP framework leverages pre-trained LLMs for translating NL to formal task specifications, improving success rates in challenging environments.

סטטיסטיקה

LLMsを使用して自然言語のタスク記述を形式的なタスク仕様に変換し、複雑な環境でのタスク成功率を向上させる。

ציטוטים

תובנות מפתח מזוקקות מ:

AutoTAMP

by Yongchao Che... ב- arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.06531.pdf

שאלות מעמיקות

自然言語から形式的なタスク仕様への変換において、他の分野への応用は可能か？

AutoTAMPフレームワークは、自然言語をフォーマルなタスク仕様（STL）に翻訳するためにLLMを使用し、その後STLプランナーで軌道を計画する方法を提供します。このアプローチは、複雑な幾何学的および時間的制約があるタスクに対処する際に優れたパフォーマンスを示しています。他の領域でこの手法を適用する可能性があります。
例えば、製造業や建設業界では、作業指示や安全規則などの自然言語文書をフォーマルな作業手順や安全基準として解釈し、それらを実行可能な動作シーケンスに変換することが重要です。AutoTAMPフレームワークの考え方はこれらの分野でも有効であり、大規模言語モデル（LLMs）と形式的プランナーを組み合わせることで効率的かつ正確なタスク実行が可能となります。
さらに医療分野では、治療計画や手術ガイドラインなども同様に自然言語から形式化された指示へ変換される必要があります。AutoTAMPアプローチはこれらの文書から具体的かつ正確な行動計画を導き出す際に役立ち得るでしょう。