PDDLFuse: A Tool for Generating Diverse Planning Domains

📄 arXiv: 2411.19886v1 📥 PDF

作者: Vedant Khandelwal, Amit Sheth, Forest Agostinelli

分类: cs.AI

发布日期: 2024-11-29

备注: 218 Tables, 3 Figures, 4 Algorithms

💡 一句话要点

PDDLFuse：生成多样化规划领域的工具，提升规划算法的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 规划领域生成 领域随机化 PDDL 规划算法 领域无关规划

📋 核心要点

  1. 现有规划领域创建依赖人工，规模和多样性受限，难以满足现实世界的需求。
  2. PDDLFuse通过生成多样化的规划领域，模拟领域随机化，提升规划算法的泛化能力。
  3. PDDLFuse能够调整领域生成参数，控制生成领域的难度，方便测试不同复杂度的规划器。

📝 摘要（中文）

现实世界的挑战需要规划算法能够适应广泛的领域。传统上，规划领域的创建严重依赖人工实现，限制了可用领域的规模和多样性。虽然最近的进展利用大型语言模型（LLM）等生成式AI技术进行领域创建，但这些努力主要集中于从自然语言描述翻译现有领域，而不是生成新的领域。受强化学习中领域随机化的启发，PDDLFuse旨在弥合规划领域定义语言（PDDL）中的这一差距。PDDLFuse旨在生成新的、多样化的规划领域，用于验证新的规划器或测试基础规划模型。我们开发了调整领域生成器参数的方法，以调节其生成的领域的难度。这种适应性至关重要，因为现有的领域无关规划器通常难以处理更复杂的问题。初步测试表明，PDDLFuse有效地创建了复杂多样的领域，代表了传统领域生成方法的重大进步，并为规划研究做出了贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决规划领域多样性不足的问题。现有规划领域的创建主要依赖人工，耗时且难以扩展，导致规划算法在面对新领域时泛化能力较差。此外，现有方法侧重于将自然语言描述转换为已知的规划领域，缺乏生成全新领域的能力。

核心思路：论文借鉴了强化学习中的领域随机化思想，通过自动生成大量多样化的规划领域来训练和评估规划器。核心在于设计一个能够生成不同难度和特征的规划领域的工具，从而提高规划器在未知环境中的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：PDDLFuse工具的核心是一个领域生成器，该生成器接受一系列参数作为输入，用于控制生成领域的各种属性，例如动作的数量、状态变量的数量、目标复杂度等。生成器基于这些参数，自动创建符合PDDL标准的领域描述文件。用户可以通过调整这些参数来控制生成领域的难度和多样性。

关键创新：PDDLFuse的关键创新在于其能够自动生成多样化的、具有不同难度的规划领域。与以往依赖人工或仅进行领域翻译的方法不同，PDDLFuse能够创造全新的领域，从而更全面地评估和提升规划器的性能。此外，通过调整生成参数，可以有针对性地生成特定类型的领域，用于测试规划器在特定场景下的表现。

关键设计：PDDLFuse的关键设计包括：1) 一组用于控制领域属性的参数，例如动作数量、状态变量数量、目标复杂度等；2) 一个基于这些参数自动生成PDDL领域描述文件的生成器；3) 一套评估生成领域难度和多样性的指标。具体的参数设置和生成算法细节在论文中可能未详细公开，属于未知内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

初步测试表明，PDDLFuse能够高效地生成复杂且多样化的规划领域。这些生成的领域可以用于评估现有规划器的性能，并发现其在特定场景下的不足。与传统的手工创建领域相比，PDDLFuse能够显著提高领域生成的效率和多样性，为规划研究提供了新的工具和方法。

🎯 应用场景

PDDLFuse可应用于多种场景，例如：开发更鲁棒的领域无关规划器，评估和比较不同规划算法的性能，以及生成用于训练强化学习智能体的环境。该工具能够加速规划算法的研究和开发，并推动规划技术在机器人、自动化和游戏等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Various real-world challenges require planning algorithms that can adapt to a broad range of domains. Traditionally, the creation of planning domains has relied heavily on human implementation, which limits the scale and diversity of available domains. While recent advancements have leveraged generative AI technologies such as large language models (LLMs) for domain creation, these efforts have predominantly focused on translating existing domains from natural language descriptions rather than generating novel ones. In contrast, the concept of domain randomization, which has been highly effective in reinforcement learning, enhances performance and generalizability by training on a diverse array of randomized new domains. Inspired by this success, our tool, PDDLFuse, aims to bridge this gap in Planning Domain Definition Language (PDDL). PDDLFuse is designed to generate new, diverse planning domains that can be used to validate new planners or test foundational planning models. We have developed methods to adjust the domain generators parameters to modulate the difficulty of the domains it generates. This adaptability is crucial as existing domain-independent planners often struggle with more complex problems. Initial tests indicate that PDDLFuse efficiently creates intricate and varied domains, representing a significant advancement over traditional domain generation methods and making a contribution towards planning research.