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OntoPlan：本体驱动的机器人任务规划框架
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AI 综述
2026年10月7日，arXiv cs.RO 报道了 OntoPlan，一个面向可扩展机器人任务规划的本体论场景表示与智能体框架。该框架将物体、空间、关系和状态对齐到共享符号词汇，用于空间推理与任务规划。在覆盖五个室内环境、三种场景尺度的150个通用任务上，OntoPlan 平均任务成功率为0.89，最强基线为0.27；平均每任务消耗18.1k token，约为最高效基线的5.6分之一。目前该工作以预印本形式发布，尚无后续进展报道。
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最新进展10月7日 12:00
OntoPlan 以预印本形式发布，150个任务平均成功率0.89，远超最强基线0.27。报道时间线
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10月7日
- arXiv cs.RO精选OntoPlan：面向可扩展机器人任务规划的本体论场景表示与智能体框架
OntoPlan 提出本体论场景表示与智能体框架，将物体、空间、关系和状态对齐到共享符号词汇，用于空间推理与任务规划。在覆盖五个室内环境、三种场景尺度的150个通用任务上，平均任务成功率为0.89，最强基线为0.27；平均每任务消耗18.1k token，约为最高效基线的5.6分之一。
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