Toward Accurate Long-Horizon Robotic Manipulation: Language-to-Action with Foundation Models via Scene Graphs
作者: Sushil Samuel Dinesh, Shinkyu Park
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-10-31
💡 一句话要点
提出基于场景图的语言到动作框架，利用预训练模型实现精确的长时程机器人操作
🎯 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: 机器人操作 长时程任务 预训练模型 场景图 语言到动作
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法依赖领域特定训练，泛化性差，本文旨在解决这一问题。
- 核心思想是利用预训练基础模型进行多模态感知和通用推理，结合动态场景图实现空间感知。
- 实验结果表明，该框架在桌面机器人操作任务中表现出潜力，无需领域特定训练。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种框架，该框架利用预训练的基础模型进行机器人操作，无需特定领域的训练。该框架集成了现成的模型，将来自基础模型的多模态感知与能够进行鲁棒任务排序的通用推理模型相结合。场景图在该框架内动态维护，提供空间感知并实现对环境的一致推理。通过一系列桌面机器人操作实验对该框架进行了评估，结果突出了其在现成基础模型之上直接构建机器人操作系统的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人长时程操作任务中，对领域特定训练的依赖问题。现有方法通常需要大量特定环境和任务的数据进行训练，导致泛化能力不足，难以适应新的场景和任务。此外，如何有效地利用预训练模型，并将其与机器人操作任务相结合，也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的基础模型，如视觉语言模型和大型语言模型，进行多模态感知和通用推理，从而避免领域特定训练。通过动态维护场景图，框架能够持续跟踪环境状态，并进行一致的推理，实现鲁棒的任务排序和执行。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 多模态感知模块：利用预训练的视觉语言模型，从图像中提取物体信息和关系。2) 场景图维护模块：动态构建和更新场景图，表示环境中的物体及其空间关系。3) 推理模块：利用大型语言模型，根据任务目标和场景图进行推理，生成任务序列。4) 动作执行模块：将任务序列转化为具体的机器人动作，并执行。整个流程是循环迭代的，每次执行动作后，场景图都会更新，推理模块会根据新的场景图生成新的任务序列。
关键创新：该论文的关键创新在于将预训练的基础模型与场景图相结合，用于机器人操作任务。这种方法无需领域特定训练，能够利用预训练模型强大的感知和推理能力，实现更鲁棒和泛化的机器人操作。此外，动态维护场景图的设计，使得框架能够持续跟踪环境状态，并进行一致的推理。
关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，场景图的构建和维护是关键设计之一，需要考虑如何有效地表示物体及其关系，以及如何动态更新场景图。此外，如何将大型语言模型的输出转化为可执行的机器人动作，也是一个重要的设计问题。具体实现细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过一系列桌面机器人操作实验验证了该框架的有效性。实验结果表明，该框架能够成功完成复杂的任务，例如整理桌面、堆叠物体等，而无需领域特定训练。虽然论文没有提供具体的性能数据或对比基线，但实验结果突出了该框架在现成基础模型之上直接构建机器人操作系统的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗辅助机器人。通过利用预训练模型，机器人可以更好地理解人类指令，适应不同的环境和任务，从而提高工作效率和服务质量。未来，该技术有望推动机器人操作的智能化和自动化。
📄 摘要（原文）
This paper presents a framework that leverages pre-trained foundation models for robotic manipulation without domain-specific training. The framework integrates off-the-shelf models, combining multimodal perception from foundation models with a general-purpose reasoning model capable of robust task sequencing. Scene graphs, dynamically maintained within the framework, provide spatial awareness and enable consistent reasoning about the environment. The framework is evaluated through a series of tabletop robotic manipulation experiments, and the results highlight its potential for building robotic manipulation systems directly on top of off-the-shelf foundation models.