Executable Analytic Concepts as the Missing Link Between VLM Insight and Precise Manipulation

📄 arXiv: 2510.07975v1 📥 PDF

作者: Mingyang Sun, Jiude Wei, Qichen He, Donglin Wang, Cewu Lu, Jianhua Sun

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-09

💡 一句话要点

提出GRACE框架以解决机器人精确操作与语义理解之间的鸿沟

🎯 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: 视觉-语言模型 可执行分析概念 机器人操作 语义理解 物理执行 零-shot泛化 具身人工智能

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的视觉-语言模型在高层语义理解与低层物理执行之间存在显著的鸿沟，限制了机器人在复杂环境中的操作能力。
  2. 方法要点：本文提出GRACE框架，通过可执行分析概念（EAC）将自然语言指令与视觉信息结合，生成可直接用于机器人操作的物理执行蓝图。
  3. 实验或效果：GRACE在模拟和真实环境中对多种关节物体展现出强大的零-shot泛化能力，且无需特定任务的训练，显著提升了操作的精确性和广泛性。

📝 摘要（中文）

在非结构化环境中，使机器人能够进行精确和广泛的操作仍然是具身人工智能的一个基本挑战。尽管视觉-语言模型（VLMs）在语义推理和任务规划方面表现出色，但它们的高层理解与实际操作所需的精确执行之间仍存在显著差距。为了解决这一“语义到物理”的鸿沟，本文提出了GRACE框架，通过可执行分析概念（EAC）将VLM的推理与物理执行相结合。该方法通过结构化的策略支架管道，将自然语言指令和视觉信息转化为实例化的EAC，从中推导出抓取姿势、施力方向和物理可行的运动轨迹。GRACE提供了高层指令理解与低层机器人控制之间的统一和可解释的接口，有效实现了语义与物理的结合，支持精确和广泛的操作。实验表明，GRACE在多种关节物体上实现了强大的零-shot泛化能力，无需特定任务训练。

🔬 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进行精确操作的挑战，现有方法在高层语义理解与低层物理执行之间存在显著的鸿沟，导致机器人无法有效执行复杂任务。

核心思路：论文提出的GRACE框架通过可执行分析概念（EAC）将视觉-语言模型的推理与物理执行相结合，提供了一种将自然语言指令转化为具体操作的有效途径。这样的设计旨在实现语义与物理之间的有效对接，从而提升机器人操作的精确性和广泛性。

技术框架：GRACE框架包括多个主要模块：首先，结构化的策略支架管道将自然语言指令和视觉信息整合；其次，生成实例化的EAC，最后从EAC中推导出抓取姿势、施力方向和运动轨迹，确保机器人能够进行物理可行的操作。

关键创新：GRACE的核心创新在于引入可执行分析概念（EAC），这一数学定义的蓝图有效地编码了物体的可操作性、几何约束和操作语义，填补了语义理解与物理执行之间的空白。与现有方法相比，GRACE提供了更为统一和可解释的接口。

关键设计：在技术细节上，GRACE的设计包括特定的参数设置和损失函数，以确保生成的EAC能够准确反映物体的特性和操作需求。此外，网络结构经过优化，以提高推理和执行的效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，GRACE在多种关节物体上实现了强大的零-shot泛化能力，具体表现为在模拟和真实环境中均能有效执行任务，且无需进行特定任务的训练。这一成果显著提升了机器人操作的精确性和广泛性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和智能家居等场景。通过实现更为精确和广泛的操作，GRACE框架能够提升机器人在复杂环境中的适应能力，推动具身人工智能的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Enabling robots to perform precise and generalized manipulation in unstructured environments remains a fundamental challenge in embodied AI. While Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated remarkable capabilities in semantic reasoning and task planning, a significant gap persists between their high-level understanding and the precise physical execution required for real-world manipulation. To bridge this "semantic-to-physical" gap, we introduce GRACE, a novel framework that grounds VLM-based reasoning through executable analytic concepts (EAC)-mathematically defined blueprints that encode object affordances, geometric constraints, and semantics of manipulation. Our approach integrates a structured policy scaffolding pipeline that turn natural language instructions and visual information into an instantiated EAC, from which we derive grasp poses, force directions and plan physically feasible motion trajectory for robot execution. GRACE thus provides a unified and interpretable interface between high-level instruction understanding and low-level robot control, effectively enabling precise and generalizable manipulation through semantic-physical grounding. Extensive experiments demonstrate that GRACE achieves strong zero-shot generalization across a variety of articulated objects in both simulated and real-world environments, without requiring task-specific training.