ORACLE-Grasp: Zero-Shot Task-Oriented Robotic Grasping using Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2505.08417v1 📥 PDF

作者: Avihai Giuili, Rotem Atari, Avishai Sintov

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-13

💡 一句话要点

提出ORACLE-Grasp以解决无训练数据的机器人抓取问题

🎯 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: 机器人抓取 多模态模型 零-shot学习 语义推理 空间推理 自动化技术

📋 核心要点

  1. 现有的机器人抓取方法依赖于大量训练数据或几何建模，难以适应多变的现实环境。
  2. ORACLE-Grasp通过利用大型多模态模型，提出了一种零-shot的抓取选择框架，避免了额外的训练需求。
  3. 实验结果显示，ORACLE-Grasp在抓取任务中实现了低误差和高成功率，展示了其实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

在非结构化环境中抓取未知物体仍然是机器人技术中的一项基本挑战，涉及语义理解和空间推理。现有方法通常依赖于密集的训练数据集或显式的几何建模，限制了其在现实任务中的可扩展性。本文提出的ORACLE-Grasp是一个零-shot框架，利用大型多模态模型（LMMs）作为语义oracle来指导抓取选择，无需额外训练或人工输入。该系统将抓取预测形式化为结构化的迭代决策过程，通过双提示工具调用提取高层次的物体上下文，然后选择与任务相关的抓取区域。实验表明，预测的抓取在位置和方向上相对于人类标注的真实值具有较低的误差，并在实际拾取任务中实现了高成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在非结构化环境中抓取未知物体的挑战。现有方法通常依赖于大量的训练数据或几何建模，导致其在真实场景中的可扩展性受限。

核心思路：ORACLE-Grasp的核心思路是利用大型多模态模型作为语义oracle，进行零-shot抓取选择。该方法通过结构化的迭代决策过程，结合高层次的物体上下文和任务相关的抓取区域选择，避免了传统方法的训练需求。

技术框架：该系统的整体架构包括两个主要模块：首先，通过双提示工具调用提取物体的高层次上下文；其次，基于提取的信息选择与任务相关的抓取区域。整个过程通过离散化图像空间和候选区域推理来实现。

关键创新：ORACLE-Grasp的创新在于其零-shot能力，利用LMMs进行语义推理，避免了对特定任务数据集的依赖。这一方法显著提升了抓取的灵活性和适应性。

关键设计：在设计上，ORACLE-Grasp采用了早停策略和基于深度的细化步骤，以提高抓取的效率和可靠性。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，属于未知领域。

📊 实验亮点

实验结果表明，ORACLE-Grasp在抓取任务中相较于人类标注的真实值，位置和方向误差均较低，成功率显著提高，展示了其在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化仓库、家庭服务机器人以及工业机器人等场景。通过实现无需特定任务数据集的自主抓取，ORACLE-Grasp能够大幅提升机器人在动态环境中的适应能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Grasping unknown objects in unstructured environments remains a fundamental challenge in robotics, requiring both semantic understanding and spatial reasoning. Existing methods often rely on dense training datasets or explicit geometric modeling, limiting their scalability to real-world tasks. Recent advances in Large Multimodal Models (LMMs) offer new possibilities for integrating vision and language understanding, but their application to autonomous robotic grasping remains largely unexplored. We present ORACLE-Grasp, a zero-shot framework that leverages LMMs as semantic oracles to guide grasp selection without requiring additional training or human input. The system formulates grasp prediction as a structured, iterative decision process, using dual-prompt tool calling to first extract high-level object context and then select task-relevant grasp regions. By discretizing the image space and reasoning over candidate areas, ORACLE-Grasp mitigates the spatial imprecision common in LMMs and produces human-like, task-driven grasp suggestions. Early stopping and depth-based refinement steps further enhance efficiency and physical grasp reliability. Experiments demonstrate that the predicted grasps achieve low positional and orientation errors relative to human-annotated ground truth and lead to high success rates in real-world pick up tasks. These results highlight the potential of combining language-driven reasoning with lightweight vision techniques to enable robust, autonomous grasping without task-specific datasets or retraining.