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학술저널
저자정보
Minseo Kwon (Ewha Womans University) Young J. Kim (Ewha Womans University)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2025.3
수록면
52 - 60 (9page)
DOI
10.7746/jkros.2025.20.1.052

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We introduce a novel task replanning algorithm that combines a symbolic task planner with a multimodal Large Language Model (LLM). Our algorithm starts by describing the scene by extracting the semantic and spatial relationships of objects in the environment through a multimodal LLM and an open-vocabulary object detection model. Then, the LLM formulates a planning problem in symbolic form based on the scene description and the user’s goal description, which are then processed by the symbolic planner to create task plans. These plans are converted into low-level executable codes for the robot, with the LLM performing syntax and semantic checks to ensure validity and facilitate replanning if necessary. We demonstrate the application of our replanning pipeline using dual UR5e manipulators in various benchmark tasks, including pick-and-place operations, block-stacking, and block rearrangement.
#Task Planning #Large Language Models #Replanning

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Task Replanning Pipeline
4. Experiments
5. Conclusion and Future Work
References

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