HBTP: Heuristic Behavior Tree Planning with Large Language Model Reasoning

要約

ビヘイビア ツリー (BT) は、そのモジュール性、反応性、堅牢性により、ロボット工学における制御構造としてますます人気が高まっています。
BT 生成方法に関しては、BT 計画は信頼性の高い BT を生成する可能性を示しています。
ただし、BT 計画のスケーラビリティは、主にドメイン知識の不足が原因で、複雑なシナリオでの計画時間が長くなることで制限されることがよくあります。
対照的に、事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなドメインにわたってタスク推論機能を実証していますが、その計画の正確さと安全性は依然として不確実です。
この論文では、BT 計画を LLM 推論と統合し、BT 生成のための信頼性が高く効率的なフレームワークであるヒューリスティック動作ツリー計画 (HBTP) を導入することを提案します。
HBTP の重要なアイデアは、タスク固有の推論に LLM を活用してヒューリスティック パスを生成し、BT 計画がそのパスに従って効率的に拡張できるようにすることです。
まず、ヒューリスティック BT 拡張プロセスと、それぞれ最適な計画と満足のいく計画のために設計された 2 つのヒューリスティック バリアントを紹介します。
次に、アクション空間の枝刈りや反射フィードバックなど、LLM 推論の不正確さに対処し、推論の精度と計画効率の両方をさらに向上させる方法を提案します。
実験では HBTP の理論的限界を実証し、4 つのデータセットの結果により、日常のサービス ロボット アプリケーションにおけるその実際の有効性が確認されています。

要約(オリジナル)

Behavior Trees (BTs) are increasingly becoming a popular control structure in robotics due to their modularity, reactivity, and robustness. In terms of BT generation methods, BT planning shows promise for generating reliable BTs. However, the scalability of BT planning is often constrained by prolonged planning times in complex scenarios, largely due to a lack of domain knowledge. In contrast, pre-trained Large Language Models (LLMs) have demonstrated task reasoning capabilities across various domains, though the correctness and safety of their planning remain uncertain. This paper proposes integrating BT planning with LLM reasoning, introducing Heuristic Behavior Tree Planning (HBTP)-a reliable and efficient framework for BT generation. The key idea in HBTP is to leverage LLMs for task-specific reasoning to generate a heuristic path, which BT planning can then follow to expand efficiently. We first introduce the heuristic BT expansion process, along with two heuristic variants designed for optimal planning and satisficing planning, respectively. Then, we propose methods to address the inaccuracies of LLM reasoning, including action space pruning and reflective feedback, to further enhance both reasoning accuracy and planning efficiency. Experiments demonstrate the theoretical bounds of HBTP, and results from four datasets confirm its practical effectiveness in everyday service robot applications.

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