Kinodynamic Task and Motion Planning using VLM-guided and Interleaved Sampling

📄 arXiv: 2510.26139v1 📥 PDF

作者: Minseo Kwon, Young J. Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-30

💡 一句话要点

提出基于VLM引导和交错采样的运动学任务与运动规划方法

🎯 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: 任务与运动规划 视觉语言模型 运动学约束 机器人操作 混合状态树

📋 核心要点

  1. 现有TAMP方法在长时程任务中因运动采样过多而效率低下，LLM虽有常识但缺乏空间推理和运动可行性保证。
  2. 提出一种混合状态树，统一表示符号和数值状态，结合运动规划器、物理模拟器和VLM，实现任务和运动的联合决策。
  3. 实验结果表明，该方法在成功率和规划时间上优于传统和基于LLM的TAMP规划器，VLM引导作用显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种运动学任务与运动规划（TAMP）框架，该框架集成了高层任务规划和底层运动可行性。现有方法由于过度的运动采样，在长时程问题中成本高昂。虽然大型语言模型（LLM）提供了常识先验，但它们缺乏3D空间推理，无法确保几何或动态可行性。我们提出的框架基于混合状态树，在规划期间统一表示符号和数值状态，从而能够联合决定任务和运动决策。TAMP问题中嵌入的运动学约束通过现成的运动规划器和物理模拟器进行验证，视觉语言模型（VLM）引导探索TAMP解决方案，并根据状态的视觉渲染回溯搜索。在模拟和真实环境中的实验表明，与传统和基于LLM的TAMP规划器相比，平均成功率提高了32.14% - 1166.67%，并减少了复杂问题的规划时间，消融实验进一步突出了VLM指导的优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有的任务与运动规划（TAMP）方法在解决长时程问题时，由于需要进行大量的运动采样，计算成本非常高昂。虽然大型语言模型（LLM）可以提供一些常识性的先验知识，但是它们缺乏对三维空间的推理能力，无法保证几何和动力学上的可行性。因此，如何有效地利用LLM的常识知识，同时克服其在空间推理上的不足，是当前TAMP方法面临的一个重要挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）来引导TAMP的搜索过程。VLM能够理解场景的视觉信息，并提供关于任务执行的指导。通过将VLM的指导信息融入到TAMP的规划过程中，可以有效地减少不必要的运动采样，从而提高规划效率。此外，该方法还采用了一种混合状态树的表示方式，将符号状态和数值状态统一起来，使得任务和运动的决策可以联合进行。

技术框架：该方法采用了一种混合状态树的结构，用于表示规划过程中的状态。状态树中的每个节点都包含符号状态和数值状态两部分。符号状态描述了任务的执行情况，例如物体的位置和状态。数值状态描述了机器人的运动状态，例如位置、速度和加速度。规划过程包括以下几个主要步骤：1) 初始化状态树；2) 从状态树中选择一个节点进行扩展；3) 使用VLM生成候选的动作序列；4) 使用运动规划器验证动作序列的可行性；5) 如果动作序列可行，则将其添加到状态树中；6) 重复步骤2-5，直到找到一个满足目标的规划。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将VLM引入到TAMP的规划过程中。VLM能够根据场景的视觉信息，提供关于任务执行的指导，从而有效地减少不必要的运动采样。此外，该方法还采用了一种混合状态树的表示方式，将符号状态和数值状态统一起来，使得任务和运动的决策可以联合进行。

关键设计：VLM被用于评估中间状态的“视觉合理性”，并指导状态树的扩展。具体来说，VLM接收当前状态的渲染图像作为输入，并输出一个置信度分数，表示该状态是否符合预期。这个置信度分数被用于指导状态树的搜索过程，优先扩展那些VLM认为更合理的节点。此外，该方法还使用了一个运动规划器来验证动作序列的可行性。运动规划器考虑了机器人的运动学和动力学约束，确保生成的动作序列是可行的。

📊 实验亮点

实验结果表明，与传统的TAMP规划器相比，该方法在模拟和真实环境中的平均成功率提高了32.14% - 1166.67%，并且在复杂问题上显著减少了规划时间。消融实验进一步验证了VLM指导在提高规划效率和成功率方面的作用。这些结果表明，该方法是一种有效的TAMP解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、自动驾驶、智能制造等领域。例如，在机器人操作中，可以利用该方法规划复杂的装配任务；在自动驾驶中，可以利用该方法规划车辆在复杂环境中的行驶路径；在智能制造中，可以利用该方法规划机器人在生产线上的作业流程。该方法有望提高机器人在复杂环境中的自主性和适应性。

📄 摘要（原文）

Task and Motion Planning (TAMP) integrates high-level task planning with low-level motion feasibility, but existing methods are costly in long-horizon problems due to excessive motion sampling. While LLMs provide commonsense priors, they lack 3D spatial reasoning and cannot ensure geometric or dynamic feasibility. We propose a kinodynamic TAMP framework based on a hybrid state tree that uniformly represents symbolic and numeric states during planning, enabling task and motion decisions to be jointly decided. Kinodynamic constraints embedded in the TAMP problem are verified by an off-the-shelf motion planner and physics simulator, and a VLM guides exploring a TAMP solution and backtracks the search based on visual rendering of the states. Experiments on the simulated domains and in the real world show 32.14% - 1166.67% increased average success rates compared to traditional and LLM-based TAMP planners and reduced planning time on complex problems, with ablations further highlighting the benefits of VLM guidance.