该文综述大语言模型在机器人任务规划中的应用：用PDDL构建世界模型并由LLM纠错；LLM检索食谱生成烹饪任务树；通过交互收集信息推断状态；评估显示LLM擅长将自然语言目标翻译为结构化计划而非规划本身，数值与物理推理易出错；GPT-4可作通用规划器合成程序，自动调试很重要；多模态GPT-4V提升具身规划；Tree-Planner分解查询兼顾性能与效率；可结合人类专业知识分解任务；LLM自主规划能力有限，但其启发式模式可辅助其他规划器。