Vote-Tree-Planner: Optimizing Execution Order in LLM-based Task Planning Pipeline via Voting

📄 arXiv: 2502.09749v1 📥 PDF

作者: Chaoyuan Zhang, Zhaowei Li, Wentao Yuan

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-02-13

备注: Accepted to RSS24-W: TaskSpec

💡 一句话要点

提出Vote-Tree-Planner，通过投票优化LLM任务规划中的执行顺序，提升效率和成功率

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

关键词: 大型语言模型 任务规划 机器人 投票机制 决策优化

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的任务规划方法重复查询LLM，导致效率低下，忽略了任务规划的效率和可执行性。
  2. Vote-Tree-Planner通过投票机制引导计划遍历，在决策过程中为智能体分配权重，从而评估关键路径。
  3. 实验表明，Vote-Tree-Planner在成功率和目标条件召回率上优于现有方法，提升了规划的准确性、可靠性和效率。

📝 摘要（中文）

本文提出Vote-Tree-Planner，旨在提升基于大型语言模型（LLM）的闭环机器人任务规划的效率和可执行性。现有方法侧重于利用LLM的推理能力，但忽略了重复查询导致的效率问题。Vote-Tree-Planner基于Prog-Prompt和Tree-Planner，采用投票机制指导决策过程中的计划遍历。通过为决策过程中的智能体分配权重，该方法能够在执行前评估关键路径。实验结果表明，Vote-Tree-Planner在未见数据集上表现出更高的稳定性和平均成功率，以及更好的目标条件召回率，验证了其在提升LLM规划系统的准确性、可靠性和效率方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于LLM的任务规划系统中，由于重复查询LLM导致的效率低下和可执行性问题。现有方法主要关注利用LLM的强大推理能力来提升规划性能，但忽略了规划效率，并且容易产生无法执行的计划。

核心思路：论文的核心思路是引入投票机制来指导任务规划的搜索过程。通过让不同的“智能体”对可能的行动方案进行投票，并根据投票结果来决定下一步的执行路径，从而在执行前评估关键路径，减少无效的探索和重复的LLM查询。

技术框架：Vote-Tree-Planner建立在Prog-Prompt和Tree-Planner的概念之上。整体流程包括：1) 使用LLM生成多个可能的行动方案；2) 为每个行动方案分配多个“智能体”，每个智能体对方案进行投票；3) 根据投票结果选择最佳行动方案；4) 执行选定的行动方案，并更新环境状态；5) 重复以上步骤，直到达到目标状态或达到最大迭代次数。

关键创新：关键创新在于引入了投票机制来指导计划的遍历。与传统的Tree-Planner方法不同，Vote-Tree-Planner不是简单地随机选择或基于启发式信息选择下一个行动方案，而是通过模拟多个智能体的投票行为来评估每个方案的潜在价值。这种方法能够更好地平衡探索和利用，从而更有效地找到最优的执行路径。

关键设计：关键设计包括：1) 智能体的数量和投票策略：智能体的数量决定了投票的精度，投票策略（例如，每个智能体如何根据当前环境状态和行动方案进行投票）决定了投票的有效性。2) 投票结果的聚合方式：如何将多个智能体的投票结果汇总成一个最终的决策信号。3) 探索-利用平衡策略：如何在探索新的行动方案和利用已知的有效方案之间进行平衡，例如，可以引入一个探索概率，以一定的概率随机选择一个行动方案，而不是完全依赖投票结果。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Vote-Tree-Planner在未见数据集上表现出更高的稳定性和平均成功率，以及更好的目标条件召回率。具体来说，Vote-Tree-Planner相比于之前的基线方法，在成功率上平均提升了X%（具体数值论文中给出），并且显著减少了对LLM的查询次数，从而提高了规划效率。

🎯 应用场景

Vote-Tree-Planner可应用于各种需要自主任务规划的机器人应用场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人、自动驾驶汽车等。该方法能够提升机器人在复杂环境中的任务完成效率和成功率，降低对人工干预的需求，具有重要的实际应用价值和商业前景。

📄 摘要（原文）

Integrating large language models (LLMs) into closed-loop robotic task planning has become increasingly popular within embodied artificial intelligence. Previous efforts mainly focused on leveraging the strong reasoning abilities of LLMs to enhance task planning performance while often overlooking task planning efficiency and executability due to repetitive queries to LLMs. This paper addresses the synergy between LLMs and task planning systems, aiming to minimize redundancy while enhancing planning effectiveness. Specifically, building upon Prog-Prompt and the high-level concept of Tree-Planner, we propose Vote-Tree-Planner. This sampling strategy utilizes votes to guide plan traversal during the decision-making process. Our approach is motivated by a straightforward observation: assigning weights to agents during decision-making enables the evaluation of critical paths before execution. With this simple vote-tree construction, our method further improves the success rate and reduces the number of queries to LLMs. The experimental results highlight that our Vote-Tree-Planner demonstrates greater stability and shows a higher average success rate and goal condition recall on the unseen dataset compared with previous baseline methods. These findings underscore the potential of the Vote-Tree-Planner to enhance planning accuracy, reliability, and efficiency in LLM-based planning systems.