RoboDexVLM: Visual Language Model-Enabled Task Planning and Motion Control for Dexterous Robot Manipulation
作者: Haichao Liu, Sikai Guo, Pengfei Mai, Jiahang Cao, Haoang Li, Jun Ma
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-03
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
RoboDexVLM：基于视觉语言模型实现灵巧机器人操作的任务规划与运动控制
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 机器人操作 灵巧手 视觉语言模型 任务规划 抓取感知
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法在处理复杂、长时程任务以及多样化物体抓取方面存在局限性，难以满足实际应用需求。
- RoboDexVLM利用视觉语言模型进行任务规划，并结合灵巧手设计语言引导的抓取感知算法，实现开放词汇的灵巧操作。
- 实验结果表明，RoboDexVLM在长时程任务和灵巧抓取方面表现出良好的有效性、适应性和鲁棒性，验证了其在复杂环境中的潜力。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种名为RoboDexVLM的创新框架，该框架专为配备灵巧手的协作机器人设计，用于机器人任务规划和抓取检测。以往的方法侧重于简化和有限的操作任务，通常忽略了在长时程中抓取各种物体的复杂性。相比之下，我们提出的框架利用灵巧手，能够抓取各种形状和大小的物体，并根据自然语言命令执行任务。该方法包含以下核心组件：首先，设计了一个具有任务级恢复机制的鲁棒任务规划器，该规划器利用视觉语言模型（VLM），使系统能够解释和执行开放词汇的指令，以完成长序列任务。其次，提出了一种基于机器人运动学和形式化方法的语言引导的灵巧抓取感知算法，该算法专为使用各种物体和命令进行零样本灵巧操作而设计。全面的实验结果验证了RoboDexVLM在处理长时程场景和执行灵巧抓取方面的有效性、适应性和鲁棒性。这些结果突出了该框架在复杂环境中运行的能力，展示了其在开放词汇灵巧操作方面的潜力。我们的开源项目页面位于https://henryhcliu.github.io/robodexvlm。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人灵巧操作中，如何根据自然语言指令，在长时程任务中抓取不同形状和大小的物体的问题。现有方法通常关注于简单的操作任务，忽略了复杂环境和多样化物体的挑战，缺乏处理长序列任务的能力。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）理解自然语言指令，进行任务规划，并结合灵巧手设计语言引导的抓取感知算法。通过VLM，机器人可以理解开放词汇的指令，从而执行更复杂的任务。灵巧手的抓取感知算法则允许机器人抓取各种形状和大小的物体。
技术框架：RoboDexVLM框架包含两个主要模块：任务规划器和抓取感知算法。任务规划器利用VLM将自然语言指令分解为一系列子任务，并具有任务级恢复机制，以应对意外情况。抓取感知算法基于机器人运动学和形式化方法，根据语言指令引导灵巧手的抓取动作。整体流程是从接收自然语言指令开始，经过VLM任务规划，生成抓取目标，然后通过抓取感知算法控制灵巧手完成抓取。
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灵巧操作的任务规划中，并设计了语言引导的抓取感知算法。与传统方法相比，RoboDexVLM能够处理开放词汇的指令，并抓取各种形状和大小的物体，从而实现更灵活和智能的机器人操作。
关键设计：任务规划器使用预训练的VLM模型，并针对机器人操作任务进行微调。抓取感知算法利用机器人运动学模型和形式化方法，生成灵巧手的抓取姿态。损失函数的设计可能包括抓取稳定性、运动平滑性等因素。具体的网络结构和参数设置在论文中可能没有详细描述，需要参考相关文献或开源代码。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RoboDexVLM在处理长时程任务和执行灵巧抓取方面表现出良好的性能。该框架能够成功完成各种复杂的任务，例如从杂乱的环境中抓取特定物体，并将它们放置到指定位置。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但总体而言，RoboDexVLM展示了其在开放词汇灵巧操作方面的潜力。
🎯 应用场景
RoboDexVLM具有广泛的应用前景，例如在智能制造领域，机器人可以根据工人的语音指令完成复杂的装配任务；在家庭服务领域，机器人可以帮助人们整理物品、准备食物等。该研究的实际价值在于提高了机器人的智能化水平和操作灵活性，未来有望推动机器人技术在各个领域的应用。
📄 摘要（原文）
This paper introduces RoboDexVLM, an innovative framework for robot task planning and grasp detection tailored for a collaborative manipulator equipped with a dexterous hand. Previous methods focus on simplified and limited manipulation tasks, which often neglect the complexities associated with grasping a diverse array of objects in a long-horizon manner. In contrast, our proposed framework utilizes a dexterous hand capable of grasping objects of varying shapes and sizes while executing tasks based on natural language commands. The proposed approach has the following core components: First, a robust task planner with a task-level recovery mechanism that leverages vision-language models (VLMs) is designed, which enables the system to interpret and execute open-vocabulary commands for long sequence tasks. Second, a language-guided dexterous grasp perception algorithm is presented based on robot kinematics and formal methods, tailored for zero-shot dexterous manipulation with diverse objects and commands. Comprehensive experimental results validate the effectiveness, adaptability, and robustness of RoboDexVLM in handling long-horizon scenarios and performing dexterous grasping. These results highlight the framework's ability to operate in complex environments, showcasing its potential for open-vocabulary dexterous manipulation. Our open-source project page can be found at https://henryhcliu.github.io/robodexvlm.