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* '''标题'''：Bootstrapping Object-level Planning with Large Language Models
* '''中文标题'''：利用大型语言模型引导对象级规划
* '''发布日期'''：2024-09-18 18:47:58+00:00
* '''作者'''：David Paulius, Alejandro Agostini, Benedict Quartey, George Konidaris
* '''分类'''：cs.RO
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2409.12262
'''摘要'''：我们介绍了一种新方法，该方法从大型语言模型（[[LLM]]）中提取知识，以生成对象级计划，这些计划描述了对对象状态的高层次变化，并利用它们以分层方式引导任务和运动规划（[[TAMP]]）。现有的工作要么直接使用[[LLM]]输出任务计划，要么生成像[[PDDL]]这样的表示中的目标。然而，这些方法存在不足，因为它们要么依赖[[LLM]]进行实际规划，要么输出难以满足的目标。我们的方法则是以计划模式的形式从[[LLM]]中提取知识，形成一种称为功能对象导向网络（[[FOON]]）的对象级表示，从中自动生成[[PDDL]]子目标。我们的实验表明，我们的方法在多个模拟任务中的表现明显优于替代规划策略。