AERMANI-VLM: Structured Prompting and Reasoning for Aerial Manipulation with Vision Language Models

📄 arXiv: 2511.01472v1 📥 PDF

作者: Sarthak Mishra, Rishabh Dev Yadav, Avirup Das, Saksham Gupta, Wei Pan, Spandan Roy

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-03

💡 一句话要点

AERMANI-VLM：基于结构化提示和推理的视觉语言模型在无人机操作中的应用

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 视觉语言模型 无人机操作 结构化提示 机器人控制 高级推理 低级控制 安全技能 多步骤任务

📋 核心要点

  1. 现有VLM直接应用于无人机操作时，存在动作不一致、易产生幻觉以及动态可行性差等问题，导致不安全和不可靠。
  2. AERMANI-VLM通过结构化提示引导VLM生成推理轨迹，并从中选择预定义的飞行安全技能，实现高级推理与低级控制分离。
  3. 该框架在模拟和硬件实验中，对未见过的命令、对象和环境表现出强大的泛化能力，验证了其在多步骤拾取和放置任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型（VLM）的快速发展激发了人们对机器人控制的兴趣，其中自然语言可以表达操作目标，而视觉反馈将感知与动作联系起来。然而，直接在无人机操作器上部署VLM驱动的策略仍然不安全且不可靠，因为生成的动作通常不一致，容易产生幻觉，并且在动态上对于飞行是不可行的。本文提出了AERMANI-VLM，这是第一个通过将高级推理与低级控制分离来调整预训练VLM以进行无人机操作的框架，无需任何特定于任务的微调。我们的框架将自然语言指令、任务上下文和安全约束编码为结构化提示，引导模型生成自然语言的逐步推理轨迹。此推理输出用于从预定义的离散、飞行安全技能库中进行选择，从而确保可解释且时间上一致的执行。通过将符号推理与物理动作分离，AERMANI-VLM减轻了幻觉命令并防止了不安全行为，从而实现了稳健的任务完成。我们在模拟和硬件中验证了该框架在各种多步骤拾取和放置任务中的有效性，展示了对先前未见过的命令、对象和环境的强大泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将视觉语言模型（VLM）直接应用于无人机操作时存在的安全性与可靠性问题。现有方法生成的动作常常不一致，容易产生幻觉，并且在动态上对于无人机飞行是不可行的，导致任务执行失败甚至安全事故。

核心思路：论文的核心思路是将高级推理与低级控制解耦。通过结构化的提示（Prompting）引导VLM进行符号推理，生成可解释的步骤序列，然后将这些步骤映射到预定义的、飞行安全的离散技能库中的动作。这样可以避免VLM直接生成不可靠的控制指令，从而提高系统的安全性和可靠性。

技术框架：AERMANI-VLM框架主要包含以下几个模块：1) 结构化提示模块：将自然语言指令、任务上下文和安全约束编码为结构化提示。2) VLM推理模块：利用VLM对结构化提示进行推理，生成自然语言的步骤序列。3) 技能选择模块：将推理出的步骤序列映射到预定义的离散技能库中的动作。4) 低级控制模块：执行选定的动作，完成任务。整个流程实现了从自然语言指令到安全可靠的无人机操作的转换。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了将VLM应用于无人机操作的结构化提示方法，有效引导VLM进行推理。2) 将高级推理与低级控制解耦，避免了VLM直接生成不可靠的控制指令。3) 使用预定义的飞行安全技能库，保证了无人机操作的安全性。

关键设计：结构化提示的设计是关键。提示中包含了自然语言指令、任务上下文（例如，当前场景的视觉信息）和安全约束（例如，避免碰撞）。VLM采用预训练的通用VLM，无需针对特定任务进行微调。技能库中的每个技能都经过精心设计，以确保飞行安全和任务的有效执行。

📊 实验亮点

该研究在模拟和硬件实验中验证了AERMANI-VLM的有效性。实验结果表明，该框架能够成功完成各种多步骤拾取和放置任务，并且对先前未见过的命令、对象和环境具有强大的泛化能力。与直接使用VLM控制无人机的方法相比，AERMANI-VLM显著提高了任务完成的成功率和安全性。

🎯 应用场景

AERMANI-VLM具有广泛的应用前景，例如在物流配送、灾害救援、基础设施巡检等领域，可以通过自然语言指令控制无人机完成复杂的任务。该研究有助于推动无人机智能化发展，提高无人机操作的效率和安全性，并降低操作难度，使得非专业人员也能轻松操控无人机。

📄 摘要（原文）

The rapid progress of vision--language models (VLMs) has sparked growing interest in robotic control, where natural language can express the operation goals while visual feedback links perception to action. However, directly deploying VLM-driven policies on aerial manipulators remains unsafe and unreliable since the generated actions are often inconsistent, hallucination-prone, and dynamically infeasible for flight. In this work, we present AERMANI-VLM, the first framework to adapt pretrained VLMs for aerial manipulation by separating high-level reasoning from low-level control, without any task-specific fine-tuning. Our framework encodes natural language instructions, task context, and safety constraints into a structured prompt that guides the model to generate a step-by-step reasoning trace in natural language. This reasoning output is used to select from a predefined library of discrete, flight-safe skills, ensuring interpretable and temporally consistent execution. By decoupling symbolic reasoning from physical action, AERMANI-VLM mitigates hallucinated commands and prevents unsafe behavior, enabling robust task completion. We validate the framework in both simulation and hardware on diverse multi-step pick-and-place tasks, demonstrating strong generalization to previously unseen commands, objects, and environments.