VLM-driven Skill Selection for Robotic Assembly Tasks

📄 arXiv: 2511.05680v1 📥 PDF

作者: Jeong-Jung Kim, Doo-Yeol Koh, Chang-Hyun Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-07

💡 一句话要点

提出基于VLM的技能选择框架，用于机器人装配任务

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人装配 视觉-语言模型 模仿学习 技能选择 人机协作

📋 核心要点

  1. 现有机器人装配方法缺乏灵活性和泛化能力，难以适应复杂多变的装配环境。
  2. 利用VLM理解任务指令，并结合模仿学习的原始技能，实现任务分解和技能选择。
  3. 实验表明，该方法在装配任务中表现出高成功率，并具备良好的可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种结合视觉-语言模型（VLM）与模仿学习的机器人装配框架，用于装配操作任务。该系统采用配备夹持器的机器人在3D空间中移动以执行装配操作。该框架集成了视觉感知、自然语言理解和学习到的原始技能，从而实现灵活且自适应的机器人操作。实验结果表明，我们的方法在装配场景中有效，在通过结构化的原始技能分解保持可解释性的同时，实现了较高的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人装配方法通常依赖于预定义的动作序列或复杂的运动规划，难以适应环境变化和任务指令的细微差别。这些方法缺乏灵活性和泛化能力，在面对新的装配场景时需要重新设计或调整。此外，现有方法的可解释性较差，难以理解机器人行为背后的逻辑。

核心思路：本文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）理解人类的装配指令，并将复杂的装配任务分解为一系列可执行的原始技能。通过模仿学习预先训练这些原始技能，然后利用VLM根据任务指令选择合适的技能序列。这种方法结合了VLM的语义理解能力和模仿学习的运动控制能力，从而实现灵活且可解释的机器人装配。

技术框架：该框架主要包含三个模块：视觉感知模块、自然语言理解模块和技能执行模块。视觉感知模块负责从环境中提取视觉信息，例如零件的位置和姿态。自然语言理解模块利用VLM解析人类的装配指令，并将其转化为技能选择的依据。技能执行模块包含一组预先训练的原始技能，例如抓取、放置和插入。VLM根据任务指令选择合适的技能序列，并控制机器人执行这些技能。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将VLM与模仿学习相结合，实现基于语义理解的技能选择。与传统的基于规则或优化的技能选择方法相比，该方法能够更好地理解人类的意图，并根据环境变化自适应地调整技能序列。此外，该方法通过结构化的原始技能分解，提高了机器人行为的可解释性。

关键设计：VLM采用预训练的CLIP模型，并针对装配任务进行微调。原始技能通过模仿学习训练，使用示教数据学习不同技能的运动轨迹。技能选择模块使用VLM的输出作为输入，并根据任务指令和环境信息选择合适的技能。损失函数包括模仿学习损失和VLM的对比学习损失，用于优化技能的运动控制和语义理解能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在装配任务中取得了较高的成功率，优于传统的基于规则的方法。通过结构化的原始技能分解，该方法实现了良好的可解释性，能够清晰地展示机器人行为背后的逻辑。此外，该方法还展现出较强的泛化能力，能够适应不同的装配场景和任务指令。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化装配线、智能制造、以及人机协作等领域。例如，在柔性制造系统中，机器人可以根据用户的语音指令或视觉引导，完成各种定制化的装配任务。此外，该技术还可以应用于医疗器械组装、电子产品制造等高精度要求的领域，提高生产效率和产品质量，并降低人工成本。

📄 摘要（原文）

This paper presents a robotic assembly framework that combines Vision-Language Models (VLMs) with imitation learning for assembly manipulation tasks. Our system employs a gripper-equipped robot that moves in 3D space to perform assembly operations. The framework integrates visual perception, natural language understanding, and learned primitive skills to enable flexible and adaptive robotic manipulation. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach in assembly scenarios, achieving high success rates while maintaining interpretability through the structured primitive skill decomposition.