大規模言語モデルによる複数ロボット協調
2024年1月1日
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大規模言語モデル（LLM）の常識的推論能力と、線形計画法・依存グラフといった構造化された最適化手法を統合し、複数ロボットによる協調タスク計画を実現する研究。自然言語で与えられたタスクをLLMが分解し、ロボット間の依存関係と制約を最適化的に解くことで、現実的な制約下でも実行可能な協調行動の生成を目指しています。
関連論文：
- Kazuma Obata, Tatsuya Aoki, Takato Horii, Tadahiro Taniguchi, Takayuki Nagai. “LiP-LLM: Integrating Linear Programming and dependency graph with Large Language Models for multi-robot task planning”. IEEE Robotics and Automation Letters, 10(2), 1122-1129, December 2024.
著者
堀井隆斗
(he/him)
准教授
大阪大学大学院基礎工学研究科 准教授。
認知発達・記号創発ロボティクス、感情発達の計算論的モデリング、
ロボット学習、ヒューマンロボットインタラクションを専門とする。