Language-Enhanced Mobile Manipulation for Efficient Object Search in Indoor Environments
作者: Liding Zhang, Zeqi Li, Kuanqi Cai, Qian Huang, Zhenshan Bing, Alois Knoll
分类: cs.RO
发布日期: 2025-08-28
期刊: 2025 IEEE International Conference on Cyborg and Bionic Systems (CBS)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出语言增强的移动操作框架，高效搜索室内环境中的目标物体
🎯 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: 移动操作 物体搜索 大型语言模型 语义感知 层级导航
📋 核心要点
- 现有方法难以在复杂环境中进行有效的物体搜索，主要原因是缺乏对场景语义的理解和上下文推理能力。
- 论文提出了一种语言增强的层级导航框架GODHS，利用大型语言模型进行语义推理，指导多层级的搜索过程。
- 在Isaac Sim仿真环境中，GODHS展现出更高的搜索效率，证明了该框架在定位目标物体方面的可行性。
📝 摘要（中文）
在复杂、非结构化环境中高效搜索和识别物体对于家庭辅助到工业自动化等多种应用至关重要。然而，传统的场景表示通常只捕获静态语义，缺乏可解释的上下文推理，限制了其在完全陌生环境中指导物体搜索的能力。为了解决这一挑战，我们提出了一种语言增强的层级导航框架，该框架紧密结合了语义感知和空间推理。我们的方法，即面向目标的动态启发式引导层级搜索（GODHS），利用大型语言模型（LLM）来推断场景语义，并通过多层决策层级指导搜索过程。通过在层级的每个阶段应用结构化提示和逻辑约束，实现了推理的可靠性。针对移动操作的具体挑战，我们引入了一种基于启发式的运动规划器，该规划器结合了极角排序和距离优先级，以高效地生成探索路径。在Isaac Sim中的综合评估表明了我们框架的可行性，结果表明，与传统的非语义搜索策略相比，GODHS能够以更高的搜索效率定位目标物体。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决移动机器人如何在复杂室内环境中高效搜索和识别目标物体的问题。现有方法，如传统的基于几何或视觉特征的搜索策略，通常依赖于预定义的地图或环境模型，难以适应完全陌生的环境。此外，这些方法缺乏对场景语义的理解，无法利用上下文信息进行推理，导致搜索效率低下。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和推理能力，为机器人提供更智能的搜索指导。通过将LLM与层级导航框架相结合，机器人可以根据语言指令和场景上下文，动态地调整搜索策略，从而提高搜索效率和鲁棒性。
技术框架：GODHS框架包含以下主要模块：1) 语义感知模块：利用视觉传感器获取环境信息，并使用LLM进行场景语义推断，例如识别房间类型、物体类别等。2) 层级导航模块：构建多层级的决策树，每一层代表不同的搜索粒度，例如先搜索整个房间，再搜索特定区域。3) 启发式运动规划模块：根据目标物体的位置和环境障碍物，生成高效的探索路径，采用极角排序和距离优先级策略。4) 逻辑约束模块：在每个决策阶段应用逻辑约束，确保推理的可靠性。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型与移动操作任务相结合，利用LLM的语义理解能力指导机器人的搜索过程。与传统的基于几何或视觉特征的搜索方法相比，GODHS能够更好地理解场景上下文，并根据语言指令进行推理，从而实现更智能、更高效的物体搜索。
关键设计：在层级导航模块中，论文设计了多层级的决策树，每一层都包含不同的搜索策略。在启发式运动规划模块中，论文采用了极角排序和距离优先级策略，以生成高效的探索路径。此外，论文还设计了结构化的提示（prompt）和逻辑约束，以提高LLM推理的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GODHS框架在Isaac Sim仿真环境中能够有效地定位目标物体，并且搜索效率明显高于传统的非语义搜索策略。具体而言，GODHS在搜索成功率和搜索时间方面均取得了显著提升，证明了该框架在复杂室内环境中的可行性和有效性。论文提供的网页和视频进一步展示了该方法的实际效果。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于家庭服务机器人、工业自动化、仓储物流等领域。例如，家庭服务机器人可以根据用户的语言指令，在室内环境中搜索并找到指定的物品。在工业自动化领域，机器人可以利用该技术在复杂的生产环境中快速定位和操作目标物体。此外，该技术还可以应用于灾难救援等场景，帮助救援人员快速找到被困人员或重要物资。
📄 摘要（原文）
Enabling robots to efficiently search for and identify objects in complex, unstructured environments is critical for diverse applications ranging from household assistance to industrial automation. However, traditional scene representations typically capture only static semantics and lack interpretable contextual reasoning, limiting their ability to guide object search in completely unfamiliar settings. To address this challenge, we propose a language-enhanced hierarchical navigation framework that tightly integrates semantic perception and spatial reasoning. Our method, Goal-Oriented Dynamically Heuristic-Guided Hierarchical Search (GODHS), leverages large language models (LLMs) to infer scene semantics and guide the search process through a multi-level decision hierarchy. Reliability in reasoning is achieved through the use of structured prompts and logical constraints applied at each stage of the hierarchy. For the specific challenges of mobile manipulation, we introduce a heuristic-based motion planner that combines polar angle sorting with distance prioritization to efficiently generate exploration paths. Comprehensive evaluations in Isaac Sim demonstrate the feasibility of our framework, showing that GODHS can locate target objects with higher search efficiency compared to conventional, non-semantic search strategies. Website and Video are available at: https://drapandiger.github.io/GODHS