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OntoPlan：本体场景表示与智能体框架用于机器人任务规划
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AI 综述
2026年10月7日，arXiv Robotics（一手）发布 OntoPlan 论文，提出本体接地的场景表示与智能体框架用于可扩展机器人任务规划。实验覆盖150个通用任务、五个室内环境、三种场景规模，OntoPlan 取得0.89平均任务成功率，最强基线仅0.27；平均每任务用18.1k token，比最高效基线少约5.6倍，且场景规模增大时优势仍保持。遇到歧义或不可行指令时，OntoPlan 会追问或报告信息不足，而非生成无效计划。代码已开源，论文被NeurIPS 2026接收。
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最新进展10月7日 12:00
OntoPlan 论文发布：150任务成功率0.89、token少约5.6倍，代码开源并被NeurIPS 2026接收。报道时间线
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10月7日
- arXiv · RoboticsOntoPlan：基于本体场景表示与智能体框架的可扩展机器人任务规划
OntoPlan 提出本体接地的场景表示与智能体框架，在 150 个通用任务、五个室内环境、三种场景规模下取得 0.89 平均任务成功率，最强基线仅 0.27。平均每任务用 18.1k token，比最高效基线少约 5.6 倍，且场景规模增大时优势仍保持。遇到歧义或不可行指令时，OntoPlan 会追问或报告信息不足，而非生成无效计划；代码已开源，论文被 NeurIPS 2026 接收。
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