GraspCoT: Integrating Physical Property Reasoning for 6-DoF Grasping under Flexible Language Instructions

📄 arXiv: 2503.16013v2 📥 PDF

作者: Xiaomeng Chu, Jiajun Deng, Guoliang You, Wei Liu, Xingchen Li, Jianmin Ji, Yanyong Zhang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-03-20 (更新: 2025-09-08)

备注: Accepted to ICCV 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

GraspCoT：融合物理属性推理的柔性语言指令引导6自由度抓取

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 6自由度抓取 柔性语言指令 物理属性推理 Chain-of-Thought 多模态LLM

📋 核心要点

  1. 现有方法在指令引导的6自由度抓取中，对物体物理属性的利用不足，限制了抓取的准确性和可靠性。
  2. GraspCoT通过引入Chain-of-Thought推理，并结合问答任务，使模型能够理解和利用物体的物理属性进行抓取。
  3. 在IntentGrasp数据集上的实验表明，GraspCoT显著优于现有方法，并在真实机器人场景中验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出GraspCoT，一个6自由度抓取检测框架，它整合了面向物理属性的Chain-of-Thought (CoT)推理机制，并由辅助问答(QA)任务引导。该框架利用大型语言模型(LLM)的上下文理解能力，建立表达式和目标之间的映射，使机器人能够理解指令中的用户意图。特别地，我们设计了一组QA模板，以实现包括目标解析、物理属性分析和抓取动作选择三个阶段的分层推理。此外，GraspCoT提出了一个统一的多模态LLM架构，将3D场景的多视角观测编码为3D感知的视觉tokens，然后将这些视觉tokens与CoT导出的文本tokens联合嵌入到LLM中，以生成抓取姿势预测。我们还提出了IntentGrasp，一个大规模基准数据集，填补了公共数据集中针对多样化和间接口头命令下的多对象抓取检测的空白。在IntentGrasp上的大量实验证明了我们方法的优越性，并在真实机器人应用中的额外验证证实了其可行性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理柔性语言指令引导的6自由度抓取任务时，虽然利用了大型语言模型(LLM)的上下文理解能力，但对物体物理属性的知识挖掘和利用不足。这导致机器人难以根据指令准确判断抓取位置和方式，尤其是在指令较为间接或涉及物理属性时，抓取性能会显著下降。

核心思路：GraspCoT的核心思路是将物理属性推理融入到抓取决策过程中。通过Chain-of-Thought (CoT)推理机制，模型能够逐步分析目标对象的物理属性，并将其作为抓取动作选择的重要依据。这种方法模拟了人类在抓取物体时的思考过程，从而提高了抓取的准确性和鲁棒性。

技术框架：GraspCoT的整体架构是一个统一的多模态LLM框架。它首先将3D场景的多视角观测编码为3D感知的视觉tokens。然后，通过CoT推理模块生成与物理属性相关的文本tokens。最后，将视觉tokens和文本tokens联合嵌入到LLM中，生成最终的抓取姿势预测。CoT推理模块包含三个阶段：目标解析、物理属性分析和抓取动作选择。每个阶段都通过预定义的QA模板进行引导，以实现分层推理。

关键创新：GraspCoT最重要的技术创新点在于将Chain-of-Thought推理与多模态LLM相结合，用于6自由度抓取任务。与现有方法相比，GraspCoT能够更好地理解和利用物体的物理属性，从而提高抓取的准确性和鲁棒性。此外，IntentGrasp数据集的提出也为该领域的研究提供了新的基准。

关键设计：GraspCoT的关键设计包括：1) 一组精心设计的QA模板，用于引导CoT推理过程；2) 一个统一的多模态LLM架构，能够有效地融合视觉和文本信息；3) IntentGrasp数据集，包含多样化和间接的口头命令，以及多对象场景。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述，但摘要中未提及具体数值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GraspCoT在IntentGrasp数据集上进行了大量实验，结果表明其性能显著优于现有方法。具体而言，GraspCoT在抓取成功率方面取得了显著提升，并在真实机器人应用中验证了其可行性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了实验结果的优越性。

🎯 应用场景

GraspCoT在智能制造、家庭服务机器人、仓储物流等领域具有广泛的应用前景。它可以使机器人能够根据用户的自然语言指令，准确地抓取各种物体，从而提高工作效率和智能化水平。未来，GraspCoT有望应用于更复杂的场景，例如在未知环境中进行抓取操作，或处理更复杂的语言指令。

📄 摘要（原文）

Flexible instruction-guided 6-DoF grasping is a significant yet challenging task for real-world robotic systems. Existing methods utilize the contextual understanding capabilities of the large language models (LLMs) to establish mappings between expressions and targets, allowing robots to comprehend users' intentions in the instructions. However, the LLM's knowledge about objects' physical properties remains underexplored despite its tight relevance to grasping. In this work, we propose GraspCoT, a 6-DoF grasp detection framework that integrates a Chain-of-Thought (CoT) reasoning mechanism oriented to physical properties, guided by auxiliary question-answering (QA) tasks. Particularly, we design a set of QA templates to enable hierarchical reasoning that includes three stages: target parsing, physical property analysis, and grasp action selection. Moreover, GraspCoT presents a unified multimodal LLM architecture, which encodes multi-view observations of 3D scenes into 3D-aware visual tokens, and then jointly embeds these visual tokens with CoT-derived textual tokens within LLMs to generate grasp pose predictions. Furthermore, we present IntentGrasp, a large-scale benchmark that fills the gap in public datasets for multi-object grasp detection under diverse and indirect verbal commands. Extensive experiments on IntentGrasp demonstrate the superiority of our method, with additional validation in real-world robotic applications confirming its practicality. The code is available at https://github.com/cxmomo/GraspCoT.