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【他山之石】LLM+P：赋予大型语言模型规划能力
PDDL介绍 Planning Domain Definition Language (PDDL) 是一种用于描述人工智能规划问题的语言。它包括领域定义和问题定义两个部分。 用LLM写PDDL 虽然LLMs在规划（或者说长期推理）方面表现得不尽人意，但它们在描述和翻译文本输入方面，包括以PDDL格式重写规划提示，方面做得很好。 直观上，我们可以将PDDL视为一种不同于英语的语言，所以将规划提示以PDDL的形式重写其实就是一项“机器翻译”的任务，这是LLMs擅长的领域。 然后，LLM利用上下文学习来推断出与P对应的PDDL问题文件。一旦生成了问题的PDDL文件，我们将其与提供的领域PDDL文件一起输入到任何经典的规划方法中，生成一个PDDL方案。 对于用户提出的问题，提供了一个领域的PDDL文件。
1.2K10编辑于 2024-05-06 - 来自专栏机器之心
ICRA 2025｜通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题，成功率+105%、效率+36%
LaMMA-P 首次将大型语言模型与 PDDL 规划器深度融合，解决了异构多机器人系统中长时任务的自动分解与分配难题，大幅提升多机器人协同规划的智能水平。 , LLM) 的强大任务理解和推理能力与经典规划领域定义语言 (Planning Domain Definition Language, PDDL) 规划器相结合的新框架。 利用 LLM 将人类指令转化为高层任务描述，再由 PDDL 规划器进行严谨的子任务搜索和规划，实现对长时复杂任务的自动分解与分配。 接着，LaMMA-P 将任务分解结果转换为形式化的 PDDL 表述，由经典规划器执行全局搜索与最优子任务规划，找出满足约束的最优执行序列和分配方案。 V 模块确保生成的 PDDL 问题格式正确，有效避免因不合规计划导致的失败。
49710编辑于 2025-05-21 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS(indigo)ROSPlan框架
ROSPlan的两个标准 - PDDL2.1和ROS - 封装规划和调度，有一个简单的界面，以及一些组件与标准ROS库进行通信。 新部件可被设计为使用一个ROS系统任务计划功能。 缺省情况下，ROSPlan包括规划接口部件（rosplan_interface_mapping）和一个简单PDDL到ROS接口组件（rosplan_interface_movebase）。 域和问题的文件都写在一个标准的时间/数字规划语言：PDDL 2.1。ROSPlan目前使用时间/数值规划，POPF，在ROS自动化规划；然而，可以使用能够与PDDL 2.1语言理任何其他规划器。
86920发布于 2019-01-23 - 来自专栏杨丝儿的小站
RA Lecture Note: Symbolic Planning 1
search-based problem-solving agent logic-based planning agent Planning definition domain language (PDDL -- PDDL --> Initial State: {state} Goal State: {state} Action({ActionName}(variable1,variable2,...) what is PDDL and what it consists of Planning definition domain language (PDDL), which is a language PDDL conditional effect, when, if then else, “or”. acyclic, cyclic solutions, terminate with failure
47520编辑于 2022-02-28 - 来自专栏计算机工具
LIBERO数据集
PDDL场景描述：以规划领域定义语言（PDDL）对场景进行描述，为机器人的决策和规划提供了高层次的语义信息.
83810编辑于 2024-12-16 - 来自专栏杨丝儿的小站
AIMA Practical Note 1 (Outdated)
Use PDDL to plan and execute actions using either Propositional or First Order Logic representations.
26030编辑于 2022-03-21 - 来自专栏arXiv每日学术速递
人工智能学术速递[11.24]
与PDDL2.1不同，PDDL+缺少逻辑语义，而是依赖于状态过渡语义，该语义丰富了连续状态的混合自动机语义。这种复杂的语义使得分析和比较其他动作形式变得困难。 PDDL+和混合自动机之间的亲缘关系允许我们开发PDDL+和情境演算之间的直接映射，从而为PDDL+提供逻辑语义，为情境演算提供表示自主过程的现代方式。 我们通过在PDDL+中提出有效规划的新方法，概述了映射的潜在好处。 摘要：PDDL+ is an extension of PDDL2.1 which incorporates fully-featured autonomous processes and allows The kinship between PDDL+ and hybrid automata allows us to develop a direct mapping between PDDL+ and
91240发布于 2021-11-25 - 来自专栏CreateAMind
抽象和推理语料库的通用规划
我们使用标准的规划域定义语言（PDDL）来表达每个ARC问题，并结合外部函数表示以对象为中心的抽象。 我们的实验表明，GPAR在ARC的以对象为中心的任务上优于最先进的求解器，显示了GP的有效性和PDDL在模拟ARC问题方面的表达能力。 背景 规划域定义语言PDDL是几类不同规划问题的实际标准建模语言，它允许使用自动规划求解器来找到将初始状态映射到转换系统的一个目标状态的规划（Haslum等人，2019）。 我们使用带有外部函数的PDDL，其表示使用命令式语言指定，以表达ARC任务的复杂前提条件和效果（Frances等人，2017）。 图2展示了一个ARC任务片段的PDDL域和实例文件。 领域特定语言 PDDL利用一阶逻辑的一个子集，这是一个强大的工具，用于表示推理目的的知识。
52010编辑于 2024-07-05 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS2规划系统plansys2简单的例子
ros-foxy-plansys2-executor ros-foxy-plansys2-lifecycle-manager ros-foxy-plansys2-msgs ros-foxy-plansys2-pddl-parser bringup_launch_monolithic.py')), launch_arguments={ 'model_file': example_dir + '/pddl /simple_example.pddl', 'namespace': namespace }.items()) # Specify the actions ros-args -p model_file:=/home/ros/RobCode/ros2_planning_system_examples/src/plansys2_simple_example/pddl /simple_example.pddl ---- (define (domain simple) (:requirements :strips :typing :adl :fluents :durative-actions
56310编辑于 2022-08-10 - 来自专栏CreateAMind
复杂世界中规划的范畴论方法
在PDDL中，可以使用PDDL 2.2 [26]中的派生谓词来包含传递关系，但它们不能普遍陈述，必须为每个领域定义。 PDDL问题指定动作、对象和目标，以及问题的初始状态。目前，PDDL是最广泛使用的规划问题和领域的规范语言。 PDDL语言以领域独立的方式描述规划问题，将领域描述与问题描述分开。基于PDDL1.2的PDDL领域描述由以下组成： 定义领域中对象类别的类型有限集合。 描述对象及其关系的属性的谓词有限集合。 PDDL 还包含众多语言扩展，这些扩展为 PDDL 增添了有用的功能，例如偏好 [35]、时间约束 [66] 以及对否定文字的支持 [30]。 相比之下，在 PDDL 中，此类要求并未被强制执行。例如，在 PDDL 中，可以说 on(A, B) 和 on(D, B)。
13310编辑于 2026-03-11 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
利用规划图提高经典人工智能规划复杂度
location, location)：从一个位置移动到另一个位置 unload(location, container, robot)：从机器人上卸载容器 操作的前提条件和效果的详细信息可以在下面的pddl loaded(robot, container)-机器人是否装载以及机器人上的容器 unloaded(robot)-机器人已卸载 iin(container, location)-描述容器的位置 我们使用PDDL 下面是我们感兴趣的领域的pddl文件。 ;; Specification in PDDL1 of the DWR domain (define (domain dock-worker-robot-simple) (:requirements
72220发布于 2021-07-07 - 来自专栏机器之心
大模型自主智能体爆火，OpenAI也在暗中观察、发力，这是内部人的分析博客
该方法利用规划领域定义语言（PDDL）作为描述规划问题的中间接口。 在这一过程中，LLM (1) 将问题转化为「Problem PDDL」，然后 (2) 请求经典规划器基于现有的「Domain PDDL」生成 PDDL 规划，最后 (3) 将 PDDL 规划转换回自然语言 本质上，规划步骤被外包给了外部工具，并假设特定领域的 PDDL 和合适的规划器可用。这在某些机器人设置中很常见，而在许多其他领域并不常见。
1K30编辑于 2023-08-07 - 来自专栏一点人工一点智能
73%成功率！MIT科学家教会人形机器人像人类一样"先移开障碍再抓取"
从技术演进脉络看，本文突破了传统人形机器人“开环技能链”的局限，其创新性体现在三方面： 首先，将VLM的语义推理能力与低层控制策略解耦，避免端到端模型对海量数据的依赖； 其次，设计PDDL-like的自然语言技能描述框架 本文提出的“软PDDL”描述方法兼具两者优势：利用自然语言定义技能前提与效果（如“手部空闲”“物体可抓取”），既保留了符号逻辑的结构化特性，又通过VLM的常识推理能力处理现实场景的模糊性。 这种PDDL-like的表示方式平衡了逻辑严谨性和灵活性，使得规划器能够在不穷举所有可能状态的情况下进行常识推理。 通过这种迭代式的规划-监控循环，系统确保了多步骤任务执行的一致性和有效性。
27510编辑于 2025-07-16 - 来自专栏程序员互动联盟
原来软件开发有这么多职位
人工智能：Prolog、PDDL 诸如机器人，无人驾驶汽车等等，和大数据联系到了一起。感觉很高大上。 8. 工业控制：C、PLC、汇编 有一些测试系统，例如导弹，火箭等发射环境模拟系统。
1.2K60发布于 2018-03-15 - 来自专栏乐沙弥的世界
Oracle 数据字典和数据字典视图
PDML_ENABLED","FAILOVER_TYPE","FAILOVER_METHOD","F AILED_OVER","RESOURCE_CONSUMER_GROUP","PDML_STATUS","PDDL_STATUS PDML_ENABLED , FAILOVER_TYPE , FAILOVER_METHOD , FAILED_OVER, RESOURCE_CONSUMER_GROUP, PDML_STATUS, PDDL_STATUS
1.2K30发布于 2018-08-07 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
v$和v_$的一些玄机
PDML_ENABLED", "FAILOVER_TYPE", "FAILOVE R_METHOD", "FAILED_OVER", "RESOURCE_CONS UMER_GROUP", "PDML_STATUS", "PDDL_STATUS ENABLED","FAILOVER_TYPE","FAILOVER_METH OD","FAILED_OVER","RESOURCE_CONSUMER_GRO UP","PDML_STATUS","PDDL_STATUS
1.1K30发布于 2021-09-06 - 来自专栏开源部署
Oracle中print_table存储过程介绍
FAILED_OVER : NO RESOURCE_CONSUMER_GROUP : PDML_STATUS : DISABLED PDDL_STATUS
74730编辑于 2022-08-17 - 来自专栏程序员
推理与行动：构建智能系统的两大支柱
在AI中，行动的形式化描述和自动化规划是核心研究领域，例如使用STRIPS语言或PDDL（规划领域定义语言）来描述行动和进行规划。 自动化规划与调度：如基于PDDL的规划器，用于在复杂领域（如物流、航天任务）中自动生成行动方案。强化学习：完美体现了推理与行动的统一。
22700编辑于 2025-09-25 - 来自专栏CreateAMind
神经符号人工智能：迈向提升大语言模型的推理能力
., 2022] 使用 FastDownward 规划器为经典规划任务生成计划，并构建基于 PDDL（Planning Domain Definition Language）的数据集，用于微调 LLM 5.1 符号求解器辅助方法（Symbolic Solver Aided Methods） 符号求解器辅助方法的核心思想是利用外部符号求解器（如逻辑编程系统、SMT 求解器、定理证明器、PDDL 规划器、 例如，LLM+P [Liu et al., 2023] 提出引入基于 PDDL 的符号规划器：它利用 LLM 的语义理解能力将非形式化语言翻译为形式化的 PDDL 语言，再调用 FastDownward 代表性研究包括一阶逻辑、数学命题、数学证明、PDDL 以及符号世界模型的自动形式化。该方向的关键挑战在于如何提升自动形式化过程的一致性与效率。 5.4 搜索增强方法（Search Augmented Methods） 传统符号求解器（如 SMT 求解器或 PDDL 规划器）的核心过程可抽象建模为一个搜索问题：在潜在巨大甚至无限的解空间中寻找满足给定约束条件的解
48110编辑于 2026-03-11 - 来自专栏数据库新发现
Oracle10gR2 New Feature:V$SESSION change tracking
VARCHAR2(32) PDML_STATUS VARCHAR2(8) PDDL_STATUS
41720发布于 2018-09-05
腾讯云开发者
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