Foundation Model Driven Robotics: A Comprehensive Review
作者: Muhammad Tayyab Khan, Ammar Waheed
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-14
💡 一句话要点
综述：基于Foundation Model驱动的机器人技术，探索架构优势与局限
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人技术 Foundation Model 大型语言模型 视觉-语言模型 sim-to-real 开放世界 人机交互
📋 核心要点
- 现有机器人技术在语义理解和跨模态泛化方面存在不足，难以应对复杂开放环境。
- 利用大型语言模型和视觉-语言模型，提升机器人感知、规划和人机交互能力，实现更高级的推理。
- 分析了Foundation Model在机器人领域的应用，并指出了其在实时性、安全性和数据方面的局限性。
📝 摘要（中文）
Foundation Model（特别是大型语言模型LLM和视觉-语言模型VLM）的快速发展为机器人技术引入了变革性范式。这些模型在语义理解、高层次推理和跨模态泛化方面提供了强大的能力，从而显著提升了感知、规划、控制和人机交互。本综述对最新进展进行了结构化的综合，将应用分为仿真驱动设计、开放世界执行、sim-to-real迁移和自适应机器人。与强调孤立能力的现有综述不同，本文重点介绍了集成的系统级策略，并评估了它们在现实环境中的实际可行性。讨论了程序化场景生成、策略泛化和多模态推理等关键技术趋势，以及有限的具身性、缺乏多模态数据、安全风险和计算约束等核心瓶颈。通过这个视角，本文识别了基于Foundation Model的机器人技术的架构优势和关键局限性，强调了实时操作、grounding、鲁棒性和信任方面的开放挑战。最后，本综述提出了未来研究的路线图，旨在通过更强大、可解释和具身化的模型来弥合语义推理和物理智能之间的差距。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人技术在开放世界环境中面临挑战，主要痛点在于缺乏对复杂环境的语义理解和推理能力，以及难以实现跨模态信息的有效融合。传统方法在处理未见过的场景和任务时泛化能力较弱，且难以进行有效的sim-to-real迁移。
核心思路：利用Foundation Model（如LLM和VLM）强大的语义理解和跨模态泛化能力，为机器人提供更高级的认知和决策能力。通过将视觉、语言等多种模态的信息融合，使机器人能够更好地理解环境，并根据任务目标进行规划和控制。
技术框架：该综述分析了Foundation Model在机器人领域的应用，涵盖了仿真驱动设计、开放世界执行、sim-to-real迁移和自适应机器人等多个方面。其核心在于利用LLM/VLM作为机器人系统的“大脑”，负责高层次的推理和决策，而传统的机器人控制算法则负责底层的运动控制。整体流程包括：环境感知（视觉、语言等），信息融合，语义理解，任务规划，运动控制。
关键创新：该综述的关键创新在于系统性地总结了Foundation Model在机器人领域的应用，并指出了其优势和局限性。与以往的综述不同，本文强调了集成化的系统级策略，并评估了其在现实环境中的可行性。此外，本文还指出了Foundation Model在机器人领域面临的挑战，如实时性、安全性和数据问题。
关键设计：该综述并未提出具体的算法或模型，而是对现有研究进行了分类和总结。关键设计体现在对不同应用场景的分析，以及对Foundation Model在机器人领域所面临挑战的讨论。例如，在sim-to-real迁移方面，需要考虑如何减小仿真环境和真实环境之间的差异；在开放世界执行方面，需要考虑如何提高机器人的鲁棒性和适应性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述重点分析了Foundation Model在机器人领域的应用，并指出了其在语义理解、高层次推理和跨模态泛化方面的优势。通过对现有研究的总结，揭示了Foundation Model在仿真驱动设计、开放世界执行、sim-to-real迁移和自适应机器人等方面的潜力。同时，也强调了Foundation Model在机器人领域面临的挑战，如实时性、安全性和数据问题。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人应用场景，如家庭服务机器人、工业自动化机器人、医疗机器人和自动驾驶汽车等。通过提升机器人的感知、规划和控制能力，可以使其更好地适应复杂环境，完成各种任务，提高生产效率和服务质量。未来，随着Foundation Model的不断发展，机器人将在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The rapid emergence of foundation models, particularly Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs), has introduced a transformative paradigm in robotics. These models offer powerful capabilities in semantic understanding, high-level reasoning, and cross-modal generalization, enabling significant advances in perception, planning, control, and human-robot interaction. This critical review provides a structured synthesis of recent developments, categorizing applications across simulation-driven design, open-world execution, sim-to-real transfer, and adaptable robotics. Unlike existing surveys that emphasize isolated capabilities, this work highlights integrated, system-level strategies and evaluates their practical feasibility in real-world environments. Key enabling trends such as procedural scene generation, policy generalization, and multimodal reasoning are discussed alongside core bottlenecks, including limited embodiment, lack of multimodal data, safety risks, and computational constraints. Through this lens, this paper identifies both the architectural strengths and critical limitations of foundation model-based robotics, highlighting open challenges in real-time operation, grounding, resilience, and trust. The review concludes with a roadmap for future research aimed at bridging semantic reasoning and physical intelligence through more robust, interpretable, and embodied models.