Manual2Skill: Learning to Read Manuals and Acquire Robotic Skills for Furniture Assembly Using Vision-Language Models
作者: Chenrui Tie, Shengxiang Sun, Jinxuan Zhu, Yiwei Liu, Jingxiang Guo, Yue Hu, Haonan Chen, Junting Chen, Ruihai Wu, Lin Shao
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-02-14 (更新: 2025-10-18)
期刊: Robotics: Science and Systems 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
Manual2Skill：利用视觉-语言模型学习家具组装机器人技能
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人组装 视觉-语言模型 家具组装 分层组装图 姿态估计 运动规划 长时程操作 机器人学习
📋 核心要点
- 现有机器人难以理解抽象指令并将其转化为可执行的动作，这阻碍了它们执行复杂的组装任务。
- Manual2Skill框架利用视觉-语言模型从组装手册中提取结构化信息，构建分层组装图，并结合姿态估计和运动规划实现机器人组装。
- 通过在真实世界的宜家家具组装任务上的实验，验证了Manual2Skill框架的有效性，展示了其在长时程操作任务中的效率和精度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Manual2Skill的新框架，使机器人能够在高级手册指令的指导下执行复杂的组装任务。该方法利用视觉-语言模型（VLM）从说明图像中提取结构化信息，并使用这些信息构建分层组装图，表示零件、子组件及其之间的关系。为了便于任务执行，姿态估计模型预测每个组装步骤中组件的相对6D姿态。同时，运动规划模块生成可用于真实机器人实现的动作序列。通过成功组装多个真实世界的宜家家具，验证了Manual2Skill的有效性。该应用突出了其管理长时程操作任务的能力，具有效率和精度，显著提高了机器人从指令手册中学习的实用性。这项工作标志着在推进机器人系统方面向前迈进了一步，使其能够以类似于人类的能力理解和执行复杂的操作任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人难以理解和执行基于抽象指令手册的复杂家具组装任务的问题。现有方法通常依赖于人工设计的规则或需要大量的训练数据，泛化能力差，难以适应不同类型的家具和组装步骤。现有方法的痛点在于无法有效地从视觉和语言信息中提取结构化知识，并将其转化为可执行的机器人动作序列。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）来理解组装手册中的图像和文本信息，从中提取零件、子组件以及它们之间的关系，构建一个分层组装图。然后，利用姿态估计模型预测每个组装步骤中组件的相对6D姿态，并结合运动规划生成可执行的机器人动作序列。这种方法将抽象的指令转化为具体的机器人动作，实现了从手册到技能的转化。
技术框架：Manual2Skill框架主要包含三个模块：1) 视觉-语言模型（VLM）：用于从组装手册的图像和文本中提取结构化信息，构建分层组装图。2) 姿态估计模型：用于预测每个组装步骤中组件的相对6D姿态。3) 运动规划模块：用于生成可执行的机器人动作序列。整个流程是：首先，VLM读取组装手册，提取信息并构建组装图；然后，姿态估计模型预测组件姿态；最后，运动规划模块根据组装图和姿态信息生成机器人动作。
关键创新：该论文的关键创新在于将视觉-语言模型应用于机器人家具组装任务，并提出了一种基于分层组装图的表示方法。与现有方法相比，该方法能够更有效地从组装手册中提取结构化知识，并将其转化为可执行的机器人动作。此外，该方法还结合了姿态估计和运动规划，实现了端到端的机器人组装流程。
关键设计：VLM使用了预训练的视觉-语言模型，并针对家具组装任务进行了微调。分层组装图的构建采用了基于规则和启发式的算法，以确保图的结构合理和完整。姿态估计模型采用了深度学习方法，并使用了合成数据进行训练。运动规划模块采用了基于采样的算法，以确保生成的动作序列是可行的和高效的。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Manual2Skill框架能够成功组装多个真实世界的宜家家具，证明了其在长时程操作任务中的有效性和精度。具体的性能数据（如组装成功率、组装时间等）以及与现有基线的对比结果（未知）在论文中有详细描述，展示了该方法在机器人家具组装方面的显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化家具组装、智能家居服务机器人、工业自动化等领域。通过让机器人能够理解和执行复杂的组装任务，可以提高生产效率，降低人工成本，并为用户提供更便捷的服务。未来，该技术还可以扩展到其他类型的复杂操作任务，如电子产品组装、医疗器械维护等，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Humans possess an extraordinary ability to understand and execute complex manipulation tasks by interpreting abstract instruction manuals. For robots, however, this capability remains a substantial challenge, as they cannot interpret abstract instructions and translate them into executable actions. In this paper, we present Manual2Skill, a novel framework that enables robots to perform complex assembly tasks guided by high-level manual instructions. Our approach leverages a Vision-Language Model (VLM) to extract structured information from instructional images and then uses this information to construct hierarchical assembly graphs. These graphs represent parts, subassemblies, and the relationships between them. To facilitate task execution, a pose estimation model predicts the relative 6D poses of components at each assembly step. At the same time, a motion planning module generates actionable sequences for real-world robotic implementation. We demonstrate the effectiveness of Manual2Skill by successfully assembling several real-world IKEA furniture items. This application highlights its ability to manage long-horizon manipulation tasks with both efficiency and precision, significantly enhancing the practicality of robot learning from instruction manuals. This work marks a step forward in advancing robotic systems capable of understanding and executing complex manipulation tasks in a manner akin to human capabilities.Project Page: https://owensun2004.github.io/Furniture-Assembly-Web/