Основные понятия
ロボットが人間の今後のタスクを予測し、人間と協力して効率的に達成する。予期せぬ人間の行動や好みの変化にも自動的に適応する。
Аннотация
本研究では、データ駆動型のタスク予測と知識駆動型の計画を組み合わせた「DaTAPlan」フレームワークを提案している。
- 大規模言語モデル(LLM)を使ってユーザのタスクを予測する。
- クラシカルプランナーを使って、ロボットと人間が協力して予測されたタスクを達成するための具体的な行動計画を立てる。
- 人間の行動や好みの変化に応じて、自動的に新しい計画を立てることができる。
- 実験では、LLMによる正確なタスク予測、人間-ロボット協調の効率性、予期せぬ変化への適応性を示した。
Статистика
人間が金属鍋を持ってきてストーブに置くという行動は、卵を茹でるタスクを完了するために必要である。
ロボットが冷蔵庫から卵を取り出し、ストーブに運ぶ行動は、卵を茹でるタスクを完了するために必要である。
ロボットが人間よりも近い場所にある壊れやすい物体を移動する場合、コストが高くなる。
Цитаты
「ロボットが人間の今後のタスクを予測し、人間と協力して効率的に達成する」
「予期せぬ人間の行動や好みの変化にも自動的に適応する」