Large-Language-Model-Guided State Estimation for Partially Observable Task and Motion Planning

📄 arXiv: 2603.03704v1 📥 PDF

作者: Yoonwoo Kim, Raghav Arora, Roberto Martín-Martín, Peter Stone, Ben Abbatematteo, Yoonchang Sung

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-03-04

💡 一句话要点

CoCo-TAMP：利用大语言模型指导部分可观测任务与运动规划

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人规划 大语言模型 常识推理 状态估计 部分可观测 任务与运动规划 分层规划

📋 核心要点

  1. 部分可观测环境下的机器人规划面临挑战，传统方法难以有效利用环境中的常识知识。
  2. CoCo-TAMP框架利用大语言模型进行常识推理，指导状态估计，从而优化规划。
  3. 实验表明，CoCo-TAMP显著降低了规划和执行时间，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CoCo-TAMP的规划与执行框架，用于解决部分可观测环境下的机器人规划问题。该框架利用大语言模型（LLM）的常识推理能力，结合两种常识知识：物体在特定位置更易被发现，以及相似物体倾向于共存，不相似物体则不然。CoCo-TAMP引入了一种分层状态估计，利用LLM指导的信息来塑造对任务相关物体的信念，从而高效解决长时程任务与运动规划问题。实验结果表明，与不包含常识知识的基线方法相比，CoCo-TAMP在仿真环境中平均减少了62.7%的规划与执行时间，在真实世界演示中减少了72.6%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决部分可观测环境下，机器人任务与运动规划问题。现有方法在规划过程中，通常忽略了环境中与任务无关的物体，也未能有效利用常识知识（如物体的位置先验和共现关系），导致规划效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的常识推理能力，为机器人规划提供指导。通过LLM，机器人可以获得关于物体位置和共现关系的先验知识，从而更有效地进行状态估计和规划。这种方法旨在弥补传统规划器在处理不确定性和利用常识知识方面的不足。

技术框架：CoCo-TAMP框架采用分层状态估计方法。首先，利用LLM获取关于环境的常识知识，例如物体可能出现的位置和与其他物体的共现关系。然后，将这些知识融入到状态估计过程中，从而更准确地估计任务相关物体的状态。最后，基于更新后的状态估计，进行任务与运动规划。整个流程包括LLM常识推理、分层状态估计和任务与运动规划三个主要阶段。

关键创新：该论文的关键创新在于将大语言模型（LLM）的常识推理能力引入到机器人任务与运动规划中。与传统方法相比，CoCo-TAMP能够更好地利用环境中的常识知识，从而提高规划效率和鲁棒性。这种结合LLM和机器人规划的方法，为解决部分可观测环境下的机器人规划问题提供了一种新的思路。

关键设计：CoCo-TAMP的关键设计包括：(1) 使用LLM生成物体位置和共现关系的概率分布；(2) 设计分层状态估计器，将LLM提供的先验知识融入到状态估计过程中；(3) 采用合适的任务与运动规划算法，基于更新后的状态估计生成规划方案。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoCo-TAMP在仿真和真实世界环境中均显著优于基线方法。在仿真环境中，CoCo-TAMP平均减少了62.7%的规划与执行时间；在真实世界演示中，减少了72.6%。这些数据表明，利用大语言模型进行常识推理可以显著提高机器人规划的效率和鲁棒性。

🎯 应用场景

CoCo-TAMP框架可应用于各种需要在部分可观测环境中进行任务规划的机器人应用，例如家庭服务机器人、仓库自动化机器人和搜索救援机器人。通过利用常识知识，机器人可以更有效地完成任务，提高工作效率和安全性。该研究的未来影响在于推动机器人智能的发展，使其能够更好地理解和适应复杂环境。

📄 摘要（原文）

Robot planning in partially observable environments, where not all objects are known or visible, is a challenging problem, as it requires reasoning under uncertainty through partially observable Markov decision processes. During the execution of a computed plan, a robot may unexpectedly observe task-irrelevant objects, which are typically ignored by naive planners. In this work, we propose incorporating two types of common-sense knowledge: (1) certain objects are more likely to be found in specific locations; and (2) similar objects are likely to be co-located, while dissimilar objects are less likely to be found together. Manually engineering such knowledge is complex, so we explore leveraging the powerful common-sense reasoning capabilities of large language models (LLMs). Our planning and execution framework, CoCo-TAMP, introduces a hierarchical state estimation that uses LLM-guided information to shape the belief over task-relevant objects, enabling efficient solutions to long-horizon task and motion planning problems. In experiments, CoCo-TAMP achieves an average reduction of 62.7 in planning and execution time in simulation, and 72.6 in real-world demonstrations, compared to a baseline that does not incorporate either type of common-sense knowledge.