CIRRA: 対話型家事タスクにおける実体ロボットエージェントのための二段階継続的指示調停と実行継続

- 家庭用ロボットが実行中のタスクを継続しながら新しい指示に対応する問題を定式化。 - CIRRA (Continual Instruction Reconciliation for Robot Agents) を提案。 - LLMベースの意味推論とルール制約付き構造統合を組み合わせた二段階フレームワーク。 - 新しい指示を実行可能なスキルに接地し、未指定の行動や実行場所を解決。 - 進行中のサブタスク列を実行バックボーンとして保持し、場所が一致するセグメントに新しいサブタスクを挿入する統合候補を生成。 - 意味推論器は変更されたセグメントのみを評価し、依存関係や競合を特定して最も論理的に整合する局所統合を選択。 - 構造保持プロセスにより、実行との整合性を維持し、曖昧さや矛盾を軽減し、共有サブタスクを再利用して冗長な実行を削減。 - CHIRP (Continual Household Instruction Reconciliation and Planning) ベンチマークを導入。8つの家庭環境、6カテゴリの日常活動、120エピソードのテキストベースベンチマーク。

- 既存のエージェントは残りのタスクシーケンスを再生成または大幅に修正し、計画の曖昧さ、論理的不整合、冗長な実行を引き起こす。 - CIRRAは進行中のサブタスクシーケンスを実行バックボーンとして保持し、構造を保存するため、実行との整合性を維持。 - 変更されたセグメントのみを評価するため、効率的で論理的に整合した局所統合を選択。 - CHIRPベンチマークで、CIRRAは74.2%の決定一致率を達成し、最強の再計画ベースラインを30パーセントポイント上回る。 - 正しい融合決定はすべて、正しく配置され競合のないスケジュールを生み出す。 - Unitree G1ヒューマノイドで、CIRRAはすべての試行で正しいタイミングで進行中のスキルを中断し、すべての指標でベースラインを大幅に上回る。

- 二段階フレームワーク：LLMベースの意味推論とルール制約付き構造統合。 - 第一段階：入力指示を一意の実行可能スキルに接地し、未指定の行動や実行場所を解決。 - 第二段階：進行中のサブタスクシーケンスを実行バックボーンとして保持し、場所が一致するセグメントに新しいサブタスクを挿入する統合候補を生成。 - 意味推論器は変更されたセグメントのみを評価し、依存関係や競合を特定して最も論理的に整合する局所統合を選択。 - 構造保持プロセスにより、実行との整合性を維持し、曖昧さや矛盾を軽減し、共有サブタスクを再利用して冗長な実行を削減。

- CHIRPベンチマーク（8つの家庭環境、6カテゴリの日常活動、120エピソード）で評価。 - CIRRAは74.2%の決定一致率を達成し、最強の再計画ベースラインを30パーセントポイント上回る。 - 正しい融合決定はすべて、正しく配置され競合のないスケジュールを生み出す。 - Unitree G1ヒューマノイドで、CIRRAはすべての試行で正しいタイミングで進行中のスキルを中断し、すべての指標でベースラインを大幅に上回る。

- 要旨からは不明。

- 要旨で参照/比較されている研究：最強の再計画ベースライン（具体的名称は要旨からは不明）。 - 関連手法：LLMベースの意味推論、ルール制約付き構造統合、継続的指示調整、再計画。 - 同分野の定番：Embodied Robot Agents、Interactive Household Tasks、Continual Learning、Task Planning。