Vision-Language Model Predictive Control for Manipulation Planning and Trajectory Generation

📄 arXiv: 2504.05225v1 📥 PDF

作者: Jiaming Chen, Wentao Zhao, Ziyu Meng, Donghui Mao, Ran Song, Wei Pan, Wei Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-07

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出VLMPC，融合视觉语言模型与模型预测控制，用于机器人操作规划与轨迹生成。

🎯 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)

关键词: 视觉语言模型 模型预测控制 机器人操作 轨迹生成 视频预测 强化学习 机器人规划

📋 核心要点

  1. 传统MPC缺乏环境感知能力，难以应对复杂非结构化场景下的机器人操作任务。
  2. VLMPC融合VLM与MPC，利用VLM生成候选动作序列，并使用视频预测或轨迹生成模拟未来状态。
  3. 实验表明，VLMPC及其变体Traj-VLMPC在公共基准和真实机器人任务中均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

模型预测控制(MPC)是一种广泛采用的控制范式，它利用预测模型来估计未来的系统状态并相应地优化控制输入。然而，MPC在规划和控制方面表现出色，但缺乏环境感知能力，导致在复杂和非结构化场景中失效。为了解决这个限制，我们引入了视觉语言模型预测控制(VLMPC)，这是一个机器人操作规划框架，它将视觉语言模型(VLM)的感知能力与MPC集成。VLMPC利用一个条件动作采样模块，该模块以目标图像或语言指令作为输入，并利用VLM生成候选动作序列。这些候选动作被输入到一个视频预测模型中，该模型基于这些动作模拟未来的帧。此外，我们提出了一种增强变体Traj-VLMPC，它用运动轨迹生成代替视频预测，以降低计算复杂度，同时保持准确性。Traj-VLMPC估计以候选动作为条件的运动动力学，为长时程任务和实时应用提供了一种更有效的替代方案。VLMPC和Traj-VLMPC都使用基于VLM的分层成本函数来选择最佳动作序列，该函数捕获当前观察和任务输入之间的像素级和知识级一致性。我们证明了这两种方法在公共基准测试中优于现有的最先进方法，并在各种现实世界的机器人操作任务中取得了优异的性能。代码可在https://github.com/PPjmchen/VLMPC获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作规划中，传统模型预测控制（MPC）方法缺乏环境感知能力，难以处理复杂、非结构化场景的问题。现有方法通常依赖精确的环境模型，而真实世界环境复杂多变，难以建模，导致MPC在实际应用中效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是将视觉语言模型（VLM）的强大感知能力与MPC的规划能力相结合。通过VLM理解目标图像或语言指令，生成候选动作序列，并利用预测模型（视频预测或轨迹生成）评估这些动作序列的优劣，最终选择最优的动作序列执行。这样，机器人就能在没有精确环境模型的情况下，根据视觉信息和语言指令完成操作任务。

技术框架：VLMPC的整体框架包含以下几个主要模块：1) 条件动作采样模块：接收目标图像或语言指令，利用VLM生成多个候选动作序列。2) 预测模型：VLMPC使用视频预测模型，Traj-VLMPC使用运动轨迹生成模型，根据当前状态和候选动作序列预测未来的状态。3) 分层成本函数：基于VLM，评估预测的未来状态与目标状态之间的像素级和知识级一致性，计算每个动作序列的成本。4) 优化器：选择成本最低的动作序列作为最优解，并执行第一个动作。

关键创新：论文的关键创新在于将VLM引入到MPC框架中，赋予了MPC环境感知能力。此外，Traj-VLMPC使用运动轨迹生成代替视频预测，显著降低了计算复杂度，使其更适用于长时程任务和实时应用。分层成本函数的设计也充分利用了VLM的知识推理能力，提高了规划的准确性。

关键设计：VLMPC使用条件动作采样模块，该模块利用VLM生成多个候选动作序列，增加了搜索空间的多样性。分层成本函数包含像素级损失和知识级损失，像素级损失衡量预测图像与目标图像的相似度，知识级损失则利用VLM判断预测状态是否符合任务目标。Traj-VLMPC使用Transformer网络来预测运动轨迹，并采用均方误差（MSE）作为轨迹预测的损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VLMPC及其变体Traj-VLMPC在多个机器人操作任务中均取得了显著的性能提升。在公开基准测试中，VLMPC和Traj-VLMPC均优于现有的state-of-the-art方法。在真实机器人实验中，VLMPC和Traj-VLMPC成功完成了各种复杂的操作任务，例如将物体放置到指定位置、按照语言指令进行操作等。Traj-VLMPC在保持性能的同时，显著降低了计算时间，更适合实时应用。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人、医疗机器人等。通过结合视觉和语言信息，机器人能够更好地理解人类指令，并在复杂环境中完成各种操作任务，例如物体抓取、放置、组装等。该技术还有潜力应用于自动驾驶领域，提升车辆对复杂交通场景的理解和决策能力。

📄 摘要（原文）

Model Predictive Control (MPC) is a widely adopted control paradigm that leverages predictive models to estimate future system states and optimize control inputs accordingly. However, while MPC excels in planning and control, it lacks the capability for environmental perception, leading to failures in complex and unstructured scenarios. To address this limitation, we introduce Vision-Language Model Predictive Control (VLMPC), a robotic manipulation planning framework that integrates the perception power of vision-language models (VLMs) with MPC. VLMPC utilizes a conditional action sampling module that takes a goal image or language instruction as input and leverages VLM to generate candidate action sequences. These candidates are fed into a video prediction model that simulates future frames based on the actions. In addition, we propose an enhanced variant, Traj-VLMPC, which replaces video prediction with motion trajectory generation to reduce computational complexity while maintaining accuracy. Traj-VLMPC estimates motion dynamics conditioned on the candidate actions, offering a more efficient alternative for long-horizon tasks and real-time applications. Both VLMPC and Traj-VLMPC select the optimal action sequence using a VLM-based hierarchical cost function that captures both pixel-level and knowledge-level consistency between the current observation and the task input. We demonstrate that both approaches outperform existing state-of-the-art methods on public benchmarks and achieve excellent performance in various real-world robotic manipulation tasks. Code is available at https://github.com/PPjmchen/VLMPC.