Language-Conditioned Open-Vocabulary Mobile Manipulation with Pretrained Models

📄 arXiv: 2507.17379v1 📥 PDF

作者: Shen Tan, Dong Zhou, Xiangyu Shao, Junqiao Wang, Guanghui Sun

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-23

备注: IJCAI 2025

💡 一句话要点

提出LOVMM框架，利用预训练模型解决开放词汇移动操作任务

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

关键词: 开放词汇操作 移动操作 大型语言模型 视觉语言模型 机器人 自然语言指令 零样本学习

📋 核心要点

  1. 开放词汇移动操作（OVMM）在不同工作空间处理新颖和未见过的物体，对现实世界的机器人应用构成重大挑战。
  2. LOVMM框架结合大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM），通过自然语言指令驱动机器人完成复杂操作任务。
  3. 实验表明LOVMM在复杂家庭环境中具有强大的零样本泛化和多任务学习能力，并在桌面操作任务中优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的语言条件开放词汇移动操作（OVMM）框架，名为LOVMM，该框架结合了大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM），以解决家庭环境中各种移动操作任务。我们的方法能够通过自由形式的自然语言指令解决各种OVMM任务（例如，“将办公室桌上的食物盒扔到角落的垃圾桶中”，以及“将床上的瓶子装到客房的箱子里”）。在复杂的家庭环境中进行的广泛模拟实验表明，LOVMM具有强大的零样本泛化和多任务学习能力。此外，我们的方法还可以推广到多个桌面操作任务，并且与其他最先进的方法相比，实现了更高的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放词汇移动操作（OVMM）问题，即机器人需要在家庭等复杂环境中，根据自然语言指令操作之前未见过的物体。现有方法通常依赖于特定物体的训练数据，泛化能力差，难以处理新物体和复杂指令。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）的强大泛化能力，将自然语言指令转化为机器人可执行的动作序列。通过LLM理解指令意图，VLM识别场景中的物体，从而实现对新物体的操作。

技术框架：LOVMM框架主要包含以下几个模块：1) 语言理解模块：使用LLM解析自然语言指令，提取关键信息，如目标物体、操作类型和目标位置。2) 视觉感知模块：使用VLM识别场景中的物体，并估计其位置和姿态。3) 运动规划模块：根据语言理解和视觉感知的结果，生成机器人执行操作的动作序列。4) 动作执行模块：控制机器人执行规划的动作序列。

关键创新：该方法最重要的创新在于将LLM和VLM结合起来，实现了对开放词汇的理解和操作。与传统方法相比，LOVMM不需要针对每个物体进行单独训练，具有更强的泛化能力。此外，该方法还能够处理复杂的自然语言指令，提高了人机交互的灵活性。

关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但可以推测，LLM和VLM的选择和微调，以及运动规划算法的设计，是影响LOVMM性能的关键因素。具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在模拟的复杂家庭环境中进行了大量实验，验证了LOVMM的有效性。实验结果表明，LOVMM具有强大的零样本泛化能力，能够处理各种OVMM任务。此外，LOVMM在多个桌面操作任务中取得了比现有方法更高的成功率，证明了其优越性。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、智能仓储、自动化工厂等领域。例如，家庭服务机器人可以根据用户的自然语言指令，完成物品整理、清洁等任务。在智能仓储中，机器人可以根据订单信息，自动拣选和搬运货物。在自动化工厂中，机器人可以根据生产指令，完成零件组装和质量检测等任务。该研究有助于提高机器人的智能化水平和服务能力，促进人机协作。

📄 摘要（原文）

Open-vocabulary mobile manipulation (OVMM) that involves the handling of novel and unseen objects across different workspaces remains a significant challenge for real-world robotic applications. In this paper, we propose a novel Language-conditioned Open-Vocabulary Mobile Manipulation framework, named LOVMM, incorporating the large language model (LLM) and vision-language model (VLM) to tackle various mobile manipulation tasks in household environments. Our approach is capable of solving various OVMM tasks with free-form natural language instructions (e.g. "toss the food boxes on the office room desk to the trash bin in the corner", and "pack the bottles from the bed to the box in the guestroom"). Extensive experiments simulated in complex household environments show strong zero-shot generalization and multi-task learning abilities of LOVMM. Moreover, our approach can also generalize to multiple tabletop manipulation tasks and achieve better success rates compared to other state-of-the-art methods.