大语言模型在 PDDLStream 任务与运动规划中的系统性研究
摘要
使用 large language models (LLMs) 来解决 complex robotics problems requires understanding 它们的 planning capabilities. 然而, 虽然我们知道 LLMs 在 some problems 上 can plan, 但这些 planning capabilities 覆盖 robotics tasks 空间的 extent 尚不清晰. 一种有前景的方向是 integrate semantic knowledge of LLMs with formal reasoning of task and motion planning (TAMP). 然而, 如何 integrate LLMs within TAMP 的 诸多选择 使 system design 复杂化. 我们开发 16 种算法, 使用 Gemini 2.5 Flash 替换 key TAMP components. 我们在 4,950 个 problems 和 three domains 的 zero-shot experiments 中发现, Gemini-based planners exhibit lower success rates and higher planning times than their engineered counterparts. 我们指出, 提供 geometric details 会导致 task-planning errors 增加, 相较于 pure PDDL descriptions, 且 (faster) non-reasoning LLM variants 在 most cases 中 outperform (slower) reasoning variants, 因为 TAMP system 可以 direct LLM 来纠正 its mistakes.
关键词
引用
@article{arxiv.2510.00182,
title = {A Systematic Study of Large Language Models for Task and Motion Planning With PDDLStream},
author = {Jorge Mendez-Mendez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.00182},
year = {2025}
}