[論文レビュー] Robot-Enabled Construction Assembly with Automated Sequence Planning based on ChatGPT: RoboGPT

Hengxu You, Yang Ye+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2023

Innovations in Concrete and Construction Materials被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、ロボットベースの建設組立における自動的で適応性のあるシーケンス計画を可能にするために、OpenAIのChatGPTを活用する新規システム、RoboGPTを紹介する。大規模言語モデルの推論をロボットワークフローに統合することにより、80回の実世界試行および2つの事例研究を通じて、最小限の人的介入で複雑で動的な建設作業を効果的に処理する高い適応性とパフォーマンスを達成した。

ABSTRACT

Robot-based assembly in construction has emerged as a promising solution to address numerous challenges such as increasing costs, labor shortages, and the demand for safe and efficient construction processes. One of the main obstacles in realizing the full potential of these robotic systems is the need for effective and efficient sequence planning for construction tasks. Current approaches, including mathematical and heuristic techniques or machine learning methods, face limitations in their adaptability and scalability to dynamic construction environments. To expand the ability of the current robot system in sequential understanding, this paper introduces RoboGPT, a novel system that leverages the advanced reasoning capabilities of ChatGPT, a large language model, for automated sequence planning in robot-based assembly applied to construction tasks. The proposed system adapts ChatGPT for construction sequence planning and demonstrate its feasibility and effectiveness through experimental evaluation including Two case studies and 80 trials about real construction tasks. The results show that RoboGPT-driven robots can handle complex construction operations and adapt to changes on the fly. This paper contributes to the ongoing efforts to enhance the capabilities and performance of robot-based assembly systems in the construction industry, and it paves the way for further integration of large language model technologies in the field of construction robotics.

研究の動機と目的

• ロボットを用いた建設組立における柔軟性に欠け、スケーラブルでないシーケンス計画の課題に対処すること。
• ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を建設ロボティクスに統合し、推論力と適応性を向上させることの可能性を探ること。
• 文脈的および環境的変化に基づいて、リアルタイムで建設シーケンスを生成および調整できるシステムを開発すること。
• LLM駆動の計画の実世界建設作業における実現可能性と頑健性を評価すること。
• 建設自動化におけるAI推論と物理的ロボット実行の間のギャップを埋めること。

提案手法

• 建設固有のタスクに適合させるためのプロンプト工学のファインチューニングを施した、OpenAIのChatGPTを建設シーケンス計画用の推論エンジンとして採用すること。
• 構造化プロンプトとタスク分解を用いて、建設タスクの自然言語記述を実行可能なロボットアクションシーケンスに変換すること。
• LLMが生成した計画を、抽象的な計画を運動命令に変換するロボット制御パイプラインに統合すること。
• 環境の変化や実行エラーに応じて計画を動的に見直できるリアルタイムフィードバックループを実装すること。
• 物理的ロボット組立を伴う80回の実験的試行および2つの実世界建設事例研究を通じて、システムの妥当性を検証すること。
• 信頼性と解釈可能性を向上させるために、LLM推論と従来のロボティクス計画を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ChatGPTのような大規模言語モデルは、論理的でかつロボットが実行可能な建設組立シーケンスを生成できるか？
• RQ2 動的な建設環境において、LLMベースの計画は、従来のヒューリスティック法や最適化ベースの手法と比較して、どのように性能を発揮するか？
• RQ3 人為的な再プログラミングなしで、ロボット組立中に予期しない変化にどの程度適応できるか？
• RQ4 LLMが生成した計画は、実世界の建設作業においてどの程度信頼性があり、成功確率が高いか？
• RQ5 安全でタスクの正しさを保証するために、LLMをロボット制御システムに効果的に統合するにはどうすればよいか？

主な発見

• RoboGPTは、2つの異なる事例研究にまたがる80回の実世界試行において、有効で実行可能な建設シーケンスを正常に生成した。
• 予期しない環境の変化や実行障害に直面しても、リアルタイムで計画を再編成する適応性を示した。
• 実行中に最小限の人的介入で、タスク完了の高い成功率を達成した。
• ChatGPTの統合により、従来の計画手法が剛性のため苦戦するような複雑で多段階の建設作業を処理できるようになった。
• LLMがロボット建設計画の効果的な推論エンジンとして機能できることを確認した。これは、柔軟性とスケーラビリティを著しく向上させた。
• 文脈理解力と再計画能力のおかげで、動的かつ構造のない環境において、従来の計画アプローチを上回る性能を示した。