Scale-Plan: 異種マルチロボットチームのためのスケーラブルな言語駆動型タスクプランニング
Scale-Plan: Scalable Language-Enabled Task Planning for Heterogeneous Multi-Robot Teams
LLMとPDDLを組み合わせ、自然言語指示からタスクに関連する最小限の行動・物体を抽出して長期計画を生成するマルチロボット向けプランニング手法を提案し、新ベンチマークMAT2-THORで有効性を示した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Piyush Gupta, Sangjae Bae, Jiachen Li, David Isele
分類: cs.RO, cs.AI, cs.ET, cs.MA
原文アブストラクト
Long-horizon task planning for heterogeneous multi-robot systems is essential for deploying collaborative teams in real-world environments; yet, it remains challenging due to the large volume of perceptual information, much of which is irrelevant to task objectives and burdens planning. Traditional symbolic planners rely on manually constructed problem specifications, limiting scalability and adaptability, while recent large language model (LLM)-based approaches often suffer from hallucinations and weak grounding-i.e., poor alignment between generated plans and actual environmental objects and constraints-in object-rich settings. We present Scale-Plan, a scalable LLM-assisted framework that generates compact, task-relevant problem representations from natural language instructions. Given a PDDL domain specification, Scale-Plan constructs an action graph capturing domain structure and uses shallow LLM reasoning to guide a structured graph search that identifies a minimal subset of relevant actions and objects. By filtering irrelevant information prior to planning, Scale-Plan enables efficient decomposition, allocation, and long-horizon plan generation. We evaluate our approach on complex multi-agent tasks and introduce MAT2-THOR, a cleaned benchmark built on AI2-THOR for reliable evaluation of multi-robot planning systems. Scale-Plan outperforms pure LLM and hybrid LLM-PDDL baselines across all metrics, improving scalability and reliability.
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