3D-Grounded Vision-Language Framework for Robotic Task Planning: Automated Prompt Synthesis and Supervised Reasoning

📄 arXiv: 2502.08903v1 📥 PDF

作者: Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Zeyuan Huang, Gang Chen, Ning Ji, Zhipeng Yao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-02-13

💡 一句话要点

提出3D感知视觉-语言框架，用于机器人任务规划，实现自动提示合成和监督推理。

🎯 匹配领域: 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: 机器人任务规划 视觉-语言模型 3D场景理解 提示合成 监督学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态大语言模型缺乏鲁棒的3D场景定位能力，限制了其在精细机器人操作中的应用。
  2. 该框架通过2D提示合成模块将2D图像映射到点云，使VLM能够自主提取精确的3D空间信息。
  3. 实验结果表明，该框架的任务成功率达到96.0%，显著优于其他方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，用于机器人任务规划，该框架集成了2D提示合成模块和小语言模型(SLM)，以监督视觉-语言模型(VLM)的输出。2D提示合成模块通过将2D图像映射到点云，使VLM能够自主提取精确的3D空间信息，无需人工干预，从而显著增强了3D场景理解能力。同时，SLM监督VLM的输出，减轻幻觉问题，并确保生成可靠、可执行的机器人控制代码。该框架无需在新环境中进行重新训练，从而提高了成本效率和操作鲁棒性。实验结果表明，所提出的框架实现了96.0%的任务成功率(TSR)，优于其他方法。消融研究表明，2D提示合成模块和输出监督模块都至关重要（移除后导致TSR下降67%）。这些发现验证了该框架在提高3D识别、任务规划和机器人任务执行方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型在机器人任务规划中面临3D场景理解不足的问题，尤其是在精细操作中，缺乏准确的3D空间定位能力。此外，现有方法存在识别精度低、效率低下、泛化能力差以及可靠性不足等问题，难以满足精确任务的需求。

核心思路：该论文的核心思路是利用2D图像信息生成3D提示，并结合小语言模型进行监督，从而增强视觉-语言模型在3D场景下的理解和推理能力。通过这种方式，可以提高机器人任务规划的准确性和可靠性。

技术框架：该框架主要包含两个模块：2D提示合成模块和输出监督模块。2D提示合成模块负责将2D图像映射到点云，生成3D空间信息提示。输出监督模块利用小语言模型对VLM的输出进行监督，减少幻觉并确保生成可执行的机器人控制代码。整体流程是从2D图像输入开始，经过2D提示合成，VLM进行任务规划，SLM进行监督，最终生成机器人控制代码。

关键创新：该论文的关键创新在于将2D图像信息转化为3D提示，从而使原本在2D图像和文本上训练的VLM能够理解和利用3D空间信息。此外，利用小语言模型进行监督，可以有效提高生成代码的可靠性和可执行性，这与直接使用VLM进行任务规划的方法有本质区别。

关键设计：2D提示合成模块的具体实现方式未知，但推测可能涉及深度估计、点云重建等技术。小语言模型的选择和训练方式也未知，但其目标是识别和纠正VLM输出中的错误或不合理之处。损失函数的设计可能包括对生成代码的正确性和可执行性的评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架的任务成功率(TSR)达到了96.0%，显著优于其他方法。消融研究表明，移除2D提示合成模块和输出监督模块会导致TSR大幅下降67%，验证了这两个模块的关键作用。这些结果充分证明了该框架在提高3D识别、任务规划和机器人任务执行方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精细操作的机器人任务，例如工业自动化、医疗手术机器人、家庭服务机器人等。通过提高机器人对3D场景的理解和推理能力，可以实现更智能、更高效的自动化操作，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) have achieved remarkable success in scene understanding and perception tasks, enabling robots to plan and execute actions adaptively in dynamic environments. However, most multimodal large language models lack robust 3D scene localization capabilities, limiting their effectiveness in fine-grained robotic operations. Additionally, challenges such as low recognition accuracy, inefficiency, poor transferability, and reliability hinder their use in precision tasks. To address these limitations, we propose a novel framework that integrates a 2D prompt synthesis module by mapping 2D images to point clouds, and incorporates a small language model (SLM) for supervising VLM outputs. The 2D prompt synthesis module enables VLMs, trained on 2D images and text, to autonomously extract precise 3D spatial information without manual intervention, significantly enhancing 3D scene understanding. Meanwhile, the SLM supervises VLM outputs, mitigating hallucinations and ensuring reliable, executable robotic control code generation. Our framework eliminates the need for retraining in new environments, thereby improving cost efficiency and operational robustness. Experimental results that the proposed framework achieved a 96.0\% Task Success Rate (TSR), outperforming other methods. Ablation studies demonstrated the critical role of both the 2D prompt synthesis module and the output supervision module (which, when removed, caused a 67\% TSR drop). These findings validate the framework's effectiveness in improving 3D recognition, task planning, and robotic task execution.