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摘要 - 度量，语义和拓扑映射的最新进展使自主机器人配备了概念接地能力来解释自然语言任务。利用这些功能，这项工作开发了一种有效的任务计划算法，用于层次度量的语义模式。我们考虑环境的场景图模型，并利用大型语言模型（LLM）将自然语言任务转换为线性时间逻辑（LTL）自动机。我们的主要贡献是在场景图上使用LLM指导启用最佳层次LTL计划。为了达到效率，我们构建了一个层次规划域，该域捕获场景图和任务自动机的属性和连接性，并通过LLM启发式函数提供语义指导。为了确保最佳性，我们设计了一个LTL启发式功能，该功能可证明是一致的，并为多效率计划中的潜在不可接受的LLM指导提供了。我们在虚拟化真实环境的场景图中演示了复杂自然语言任务的有效计划。
使用大语言模型指导的最佳场景图
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