Scalable Task Planning via Large Language Models and Structured World Representations

📄 arXiv: 2409.04775v3 📥 PDF

作者: Rodrigo Pérez-Dattari, Zhaoting Li, Robert Babuška, Jens Kober, Cosimo Della Santina

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-09-07 (更新: 2025-02-12)

备注: 9 pages, 6 figures

💡 一句话要点

利用大语言模型和结构化世界表示实现可扩展的任务规划

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务规划 大语言模型 状态空间剪枝 机器人 常识推理

📋 核心要点

  1. 传统规划方法在大规模环境中计算复杂度高，难以有效解决任务级问题。
  2. 该论文利用LLM的常识知识，剪除规划问题状态空间中的不相关组件，降低问题复杂度。
  3. 实验表明，该系统在家庭模拟和真实机械臂操作中均表现出良好的效果。

📝 摘要（中文）

规划方法在解决大规模环境中的任务级问题时面临计算复杂度高的挑战。本研究探索利用大语言模型（LLM）中编码的常识知识，赋能规划技术以应对这些复杂场景。我们通过高效地使用LLM从规划问题的状态空间中剪除不相关的组件，从而大幅简化其复杂性。通过在家庭模拟环境中进行的大量实验，以及使用7自由度机械臂进行的真实世界验证，我们证明了该系统的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模环境中任务规划的计算复杂性问题。现有方法在状态空间巨大时，搜索效率低下，难以找到最优或可行解。痛点在于无法有效利用环境中的常识知识来约束搜索空间。

核心思路：核心思路是利用大语言模型（LLM）所蕴含的常识知识，对规划问题的状态空间进行剪枝，移除与当前任务不相关的状态和动作，从而显著降低搜索空间的大小，提高规划效率。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 结构化世界表示：将环境信息以结构化的形式表示，例如对象、属性和关系。2) LLM推理：利用LLM对当前任务进行推理，识别出与任务相关的对象和属性。3) 状态空间剪枝：根据LLM的推理结果，从规划问题的状态空间中移除不相关的状态和动作。4) 规划器：使用传统的规划器（例如A*）在剪枝后的状态空间中进行搜索，找到最优或可行解。

关键创新：关键创新在于将大语言模型的常识知识与传统的规划方法相结合，利用LLM进行状态空间剪枝，从而显著降低了规划问题的计算复杂度。与现有方法相比，该方法能够处理更大规模的环境和更复杂的任务。

关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。LLM的选择和prompt的设计是影响性能的关键因素。结构化世界表示的具体形式（例如知识图谱）也会影响LLM的推理效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在家庭模拟环境中进行了大量实验，证明了该方法的有效性。此外，还在真实世界中使用7自由度机械臂进行了验证，表明该方法具有实际应用价值。具体的性能数据和对比基线在论文中有所展示，但摘要中未提及具体的提升幅度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人任务规划、智能家居、自动驾驶等领域。通过利用LLM的常识知识，机器人可以更好地理解环境和任务，从而更高效地完成各种复杂任务。未来，该方法有望扩展到更广泛的领域，例如物流、医疗等。

📄 摘要（原文）

Planning methods struggle with computational intractability in solving task-level problems in large-scale environments. This work explores leveraging the commonsense knowledge encoded in LLMs to empower planning techniques to deal with these complex scenarios. We achieve this by efficiently using LLMs to prune irrelevant components from the planning problem's state space, substantially simplifying its complexity. We demonstrate the efficacy of this system through extensive experiments within a household simulation environment, alongside real-world validation using a 7-DoF manipulator (video https://youtu.be/6ro2UOtOQS4).