When Prolog meets generative models: a new approach for managing knowledge and planning in robotic applications

要約

この論文では、Prolog 言語の使用に基づいたロボット指向の知識管理システムを提案します。
私たちのフレームワークは、次のことを可能にする特別な知識ベースの編成に依存しています。1. 大規模言語モデルに基づいた半自動手順を使用して、自然言語テキストから効率的にデータを取り込み、2. シーケンスを通じてマルチロボット システムの時間的並列計画をスムーズに生成します。
3. 計画を実行可能な形式 (ビヘイビア ツリー) に自動的に変換します。
このフレームワークは一連のオープン ソース ツールによってサポートされており、現実的なアプリケーションで表示されます。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a robot oriented knowledge management system based on the use of the Prolog language. Our framework hinges on a special organisation of knowledge base that enables: 1. its efficient population from natural language texts using semi-automated procedures based on Large Language Models, 2. the bumpless generation of temporal parallel plans for multi-robot systems through a sequence of transformations, 3. the automated translation of the plan into an executable formalism (the behaviour trees). The framework is supported by a set of open source tools and is shown on a realistic application.

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