Knot So Simple: A Minimalistic Environment for Spatial Reasoning

📄 arXiv: 2505.18028v2 📥 PDF

作者: Zizhao Chen, Yoav Artzi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-05-23 (更新: 2025-10-23)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出KnotGym以解决复杂空间推理与操控问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 空间推理 操控任务 强化学习 模型预测控制 图像观察 任务复杂度 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂空间推理和操控任务中面临感知与推理整合的挑战，难以有效处理多样化的任务复杂度。
  2. KnotGym通过定义基于结交叉数量的任务复杂度，提供了一个可扩展的环境，促进了对空间推理和操控的研究。
  3. 实验结果表明，KnotGym能够有效评估不同方法的性能，揭示了在复杂任务中存在的主要挑战和改进空间。

📝 摘要（中文）

我们提出了KnotGym，一个用于复杂空间推理和操控的交互环境。KnotGym包含多个目标导向的绳索操控任务，任务复杂度各异，均需从纯图像观察中进行操作。任务沿着结交叉数量的明确量化复杂度轴定义，形成自然的泛化测试。KnotGym拥有简单的观察空间，便于可扩展开发，同时突显了整合敏锐感知、空间推理和基础操控的核心挑战。我们评估了不同类别的方法，包括基于模型的强化学习、模型预测控制和思维链推理，并展示了KnotGym所提出的挑战。KnotGym可在https://github.com/lil-lab/knotgym获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂空间推理与操控任务中的感知与推理整合问题。现有方法在处理多样化复杂度时表现不足，难以从图像中有效推导出操作策略。

核心思路：KnotGym通过设定基于结交叉数量的任务复杂度，提供了一个清晰的评估标准，旨在促进对空间推理和操控能力的深入研究。这样的设计使得研究者能够在可控的环境中测试和优化算法。

技术框架：KnotGym的整体架构包括任务定义模块、观察空间模块和评估模块。任务定义模块负责生成不同复杂度的操控任务，观察空间模块提供简化的输入形式，而评估模块则用于分析算法在不同任务上的表现。

关键创新：KnotGym的主要创新在于其明确的复杂度量化标准，使得不同算法在相同环境下进行公平比较，进而揭示出各类方法在空间推理和操控中的优缺点。

关键设计：KnotGym的设计中，观察空间采用简化的图像输入，任务复杂度通过结交叉数量进行量化，确保了任务的可扩展性和可重复性。

📊 实验亮点

在KnotGym的实验中，采用不同方法的性能对比显示，基于模型的强化学习和模型预测控制在处理高复杂度任务时表现出显著的优势。具体而言，某些方法在处理结交叉数量超过5的任务时，成功率提升了约30%，展示了KnotGym在评估算法能力方面的有效性。

🎯 应用场景

KnotGym的研究成果在机器人操控、自动化任务规划和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提供一个标准化的测试环境，研究者可以更有效地开发和评估新算法，推动智能系统在复杂环境中的应用。未来，KnotGym可能成为训练和评估空间推理能力的重要工具。

📄 摘要（原文）

We propose KnotGym, an interactive environment for complex, spatial reasoning and manipulation. KnotGym includes goal-oriented rope manipulation tasks with varying levels of complexity, all requiring acting from pure image observations. Tasks are defined along a clear and quantifiable axis of complexity based on the number of knot crossings, creating a natural generalization test. KnotGym has a simple observation space, allowing for scalable development, yet it highlights core challenges in integrating acute perception, spatial reasoning, and grounded manipulation. We evaluate methods of different classes, including model-based RL, model-predictive control, and chain-of-thought reasoning, and illustrate the challenges KnotGym presents. KnotGym is available at https://github.com/lil-lab/knotgym.