基盤モデルと古典プランニングを用いたレシピ記述からの実世界調理計画認識実行ロボットシステム

ロボットによる調理実行においては，自然言語のレシピ記述に基づいて作業を行えることが望ましいが，大規模言語モデルが登場した現在においても依然として課題が存在する．本研究では特に重要な2つの課題に着目し，大規模言語モデルとPDDL記述の古典プランニングによる実世界で実行可能なロボット調理行動計画と，視覚-言語モデルを用いた少数データからの食材状態認識学習を行うロボットシステムを提案した．実世界でロボットが調理を実行する実機実験により提案システムの有効性を確認した．