Bridging Language and Action: A Survey of Language-Conditioned Robot Manipulation
作者: Xiangtong Yao, Hongkuan Zhou, Oier Mees, Yuan Meng, Ted Xiao, Yonatan Bisk, Jean Oh, Edward Johns, Mohit Shridhar, Dhruv Shah, Jesse Thomason, Kai Huang, Joyce Chai, Zhenshan Bing, Alois Knoll
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-17 (更新: 2025-11-18)
💡 一句话要点
综述语言条件下的机器人操作，弥合语言指令与机器人动作的鸿沟
🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 自然语言处理 人机交互 策略学习 场景理解
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法难以理解和执行自然语言指令，限制了人机协作的效率和自然性。
- 该综述对现有方法进行分类，从语言集成方式、动作粒度、数据监督、系统成本和环境评估等多维度分析。
- 总结了当前研究的挑战和未来方向，强调提升泛化能力和解决安全问题是关键。
📝 摘要（中文）
语言条件下的机器人操作是一个新兴领域，旨在通过教会机器人理解和执行自然语言表达的指令，从而实现人与机器人代理之间的无缝通信与协作。这一交叉学科领域整合了场景理解、语言处理和策略学习，以弥合人类指令和机器人动作之间的差距。本综述系统地探讨了语言条件下的机器人操作的最新进展。我们根据语言集成到机器人系统的主要方式对现有方法进行分类，即用于状态评估的语言、作为策略条件的语言以及用于认知规划和推理的语言。具体而言，我们从动作粒度、数据和监督机制、系统成本和延迟以及环境和评估四个方面进一步分析了最先进的技术。此外，我们还强调了该领域的关键辩论。最后，我们讨论了开放的挑战和未来的研究方向，重点关注潜在的增强泛化能力和解决语言条件下的机器人操作器的安全问题。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法在理解和执行自然语言指令方面存在局限性。痛点在于如何将人类自然、灵活的语言指令转化为机器人可执行的动作序列，同时保证操作的安全性和泛化能力。传统方法往往依赖于预定义的规则或复杂的编程，难以适应复杂多变的环境和任务需求。
核心思路：该综述的核心思路是对现有语言条件下的机器人操作方法进行系统性的梳理和分类，分析不同方法的优缺点，并探讨未来的发展方向。通过对语言在机器人系统中不同角色的分析（状态评估、策略条件、认知规划），揭示了语言与动作结合的关键路径。
技术框架：该综述并没有提出新的技术框架，而是对现有技术进行了分类和分析。其框架可以理解为：首先，根据语言集成方式将方法分为三类；其次，从四个维度（动作粒度、数据和监督机制、系统成本和延迟、环境和评估）对各类方法进行深入分析；最后，总结关键辩论、开放挑战和未来方向。
关键创新：该综述的创新之处在于其系统性和全面性。它不是简单地罗列现有方法，而是深入分析了各种方法的优缺点，并从多个维度进行了对比。此外，该综述还指出了该领域存在的关键辩论和未来的研究方向，为研究者提供了有价值的参考。
关键设计：该综述的关键设计在于其分类体系和分析框架。分类体系将现有方法按照语言集成方式进行划分，有助于理解不同方法的核心思想。分析框架则从多个维度对方法进行对比，有助于发现方法的优缺点和适用场景。没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，因为这是一篇综述文章。
📊 实验亮点
该综述没有提供具体的实验结果，因为它本身不是一篇提出新方法的论文。其亮点在于对现有方法的系统性分析和总结，为研究者提供了全面的参考，并指出了未来的研究方向。通过对不同方法的对比，可以帮助研究者更好地了解该领域的现状和发展趋势。
🎯 应用场景
该研究对机器人操作的潜在应用领域广泛，包括家庭服务、工业自动化、医疗辅助、灾难救援等。通过自然语言指令控制机器人，可以显著提高人机协作的效率和安全性，使机器人能够更好地服务于人类。未来的影响在于实现更智能、更自主的机器人系统，从而改变人们的生活和工作方式。
📄 摘要（原文）
Language-conditioned robot manipulation is an emerging field aimed at enabling seamless communication and cooperation between humans and robotic agents by teaching robots to comprehend and execute instructions conveyed in natural language. This interdisciplinary area integrates scene understanding, language processing, and policy learning to bridge the gap between human instructions and robot actions. In this comprehensive survey, we systematically explore recent advancements in language-conditioned robot manipulation. We categorize existing methods based on the primary ways language is integrated into the robot system, namely language for state evaluation, language as a policy condition, and language for cognitive planning and reasoning. Specifically, we further analyze state-of-the-art techniques from four axes of action granularity, data and supervision regimes, system cost and latency, and environments and evaluations. Additionally, we highlight the key debates in the field. Finally, we discuss open challenges and future research directions, focusing on potentially enhancing generalization capabilities and addressing safety issues in language-conditioned robot manipulators.