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VLAarXiv:2609.37554

信頼できるLLMベースのロボット計画のためのリスク認識型意味的グラウンディング

Risk-Aware Semantic Grounding for Trustworthy LLM-Based Robot Planning

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LLMによるロボット計画において、曖昧さ・幻覚・意味的矛盾といったリスクを事前に推定し、指示の実行・確認・拒否を判断する枠組みを提案し、評価用ベンチマークTRUST-NAVを構築した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- LLMをロボットナビゲーションの高レベルプランナとして用いる研究。 - 指示が曖昧・環境で未対応・意味的矛盾のとき出力が不信頼になる問題に対処。 - Risk-Aware Semantic Groundingフレームワークを提案。 - semantic grounding reliabilityを多次元リスク推定問題として定式化。 - 計画前にgrounding uncertaintyを明示的にモデル化。 - 実行・確認要求・拒否を判断可能にする。 - TRUST-NAVベンチマークを導入。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 既存のLLMベースプランナは主にplan generationを最適化。 - 本研究はsemantic grounding reliabilityを多次元リスク推定問題として扱う点が異なる。 - 計画前にambiguity, hallucination, semantic-conflict risksを明示的にモデル化。 - 実行可否の判断を可能にする点が先行研究と比べて優位。 - 従来はタスク完了のみ評価、本研究は実行すべきでない認識も評価。

3. 技術・手法の肝は？

- Risk-Aware Semantic Groundingフレームワークを提案。 - semantic grounding reliabilityを多次元リスク推定問題として定式化。 - grounding uncertaintyをambiguity, hallucination, semantic-conflict risksで明示的にモデル化。 - 計画前にリスクを推定し、実行・確認要求・拒否を決定。 - 詳細なアルゴリズムやモデル構造は要旨からは不明。

4. どうやって有効だと検証した？

- TRUST-NAVベンチマークを導入。 - 標準ナビゲーションタスクとリスク誘発指示シナリオを含む。 - 従来のLLMプランナは有効なナビゲーションタスクで高い性能。 - 提案フレームワークはambiguity detectionとsemantic conflict rejectionを大幅改善。 - 具体的な評価指標や実験設定は要旨からは不明。

5. 議論はある？

- 信頼できるロボットプランニングはタスク完了だけでなく、実行すべきでない状況を認識する能力でも評価すべき。 - 提案手法は曖昧性検出と意味的矛盾拒否を改善。 - 限界や今後の課題、他のリスク次元の議論は要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 関連手法としてLLM-based robot planning, semantic grounding, risk estimation, TRUST-NAVベンチマークが挙げられる。 - 同分野の定番としてLLM-based planners, robot navigation, semantic groundingの論文を読むべき。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Łukasz Sobczak, Nur Keleşoğlu, Sławomir Piotr Nowak

分類: cs.RO, cs.AI

原文アブストラクト

Large language models (LLMs) are increasingly used as high-level planners in robot navigation, but their outputs may become unreliable when instructions are ambiguous, unsupported by the environment, or semantically inconsistent. This paper presents a Risk-Aware Semantic Grounding framework for trustworthy LLM-based robot planning. Unlike existing LLM-based planners that primarily optimize plan generation, we formulate semantic grounding reliability as a multi-dimensional risk estimation problem. The proposed architecture explicitly models grounding uncertainty through ambiguity, hallucination and semantic-conflict risks before planning occurs, enabling the system to decide whether to execute the instruction, request clarification, or reject it. To evaluate the approach, we introduce TRUST-NAV, a benchmark containing both standard navigation tasks and risk-inducing instruction scenarios. Experimental results show that while conventional LLM planners achieve strong performance on valid navigation tasks, the proposed framework substantially improves ambiguity detection and semantic conflict rejection. These findings suggest that trustworthy robot planning should be evaluated not only by task completion, but also by the ability to recognize when execution should not occur.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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