SayPlan: 用3D场景图为基础的大规模任务规划,让机器人真正动起来!

SayPlan: 用3D场景图为基础的大规模任务规划,让机器人真正动起来!

一、SayPlan:打破LLMs规模限制,实现机器人大规模任务规划

近年来,大型语言模型(LLMs)在开发多样化任务的通用规划代理方面取得了令人瞩目的成果。然而,将这些规划应用于庞大、多层、多房间的环境中,对于机器人来说是一个巨大的挑战。为此,我们引入了SayPlan,一种基于LLM的可扩展大规模任务规划方法,利用3D场景图(3DSG)表示。为了确保我们的方法的可扩展性,我们采取了以下措施:(1)利用3DSG的分层特性,允许LLMs从较小的折叠表示中进行语义搜索,以找到与任务相关的子图;(2)通过整合经典路径规划器,减小LLM的规划范围;(3)引入迭代重新规划流程,通过场景图模拟器的反馈修正初始计划,避免不可行的动作和规划失败。我们在两个大规模环境中进行了评估,涵盖了3层楼、36个房间和140个物体,并展示了我们的方法能够根据抽象的自然语言指令,为移动操作机器人执行大规模、长期规划的任务提供可行的解决方案。

二、SayPlan:让机器人在大规模环境中轻松规划任务

1. 利用3D场景图进行语义搜索

SayPlan通过利用3D场景图的分层特性,使LLMs能够从较小的折叠表示中进行语义搜索,以快速找到与任务相关的子图。这种创新的搜索方式不仅提高了搜索效率,还保证了规划的准确性和可行性。

2. 整合经典路径规划器,缩小规划范围

为了降低LLM的规划复杂度,SayPlan将经典路径规划器与LLMs相结合,将规划范围缩小到机器人可控制的范围内。这种整合的方式不仅提高了规划效率,还确保了机器人在大规模环境中的高效行动。

3. 迭代重新规划流程,提高规划准确性

SayPlan引入了迭代重新规划流程,通过与场景图模拟器的交互,不断修正初始计划中的不可行动作,避免规划失败。这种迭代的方式使得机器人能够在执行任务过程中动态调整计划,提高了规划的准确性和可靠性。

总结

SayPlan是一种基于3D场景图的大规模任务规划方法,通过利用场景图的分层特性、整合经典路径规划器和引入迭代重新规划流程,实现了机器人在大规模环境中的高效任务规划和执行。我们的实验证明,SayPlan能够根据抽象的自然语言指令,为机器人提供可行的任务规划解决方案。让我们期待机器人在各种复杂环境中的精彩表现吧!

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