AdaptPNP: Integrating Prehensile and Non-Prehensile Skills for Adaptive Robotic Manipulation
作者: Jinxuan Zhu, Chenrui Tie, Xinyi Cao, Yuran Wang, Jingxiang Guo, Zixuan Chen, Haonan Chen, Junting Chen, Yangyu Xiao, Ruihai Wu, Lin Shao
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-14
💡 一句话要点
AdaptPNP：融合抓取与非抓取技能的自适应机器人操作框架
🎯 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 抓取 非抓取 视觉-语言模型 任务规划
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法在抓取不可行或不足时存在局限性，难以有效融合抓取和非抓取技能。
- AdaptPNP利用视觉-语言模型生成高层规划，结合数字孪生进行中间层预测，并使用控制模块合成低层命令，实现抓取与非抓取的无缝集成。
- 实验结果表明，AdaptPNP在模拟和真实环境中均能有效完成混合操作任务，展现了其在提升机器人操作能力方面的潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出AdaptPNP，一个基于视觉-语言模型(VLM)的任务和运动规划框架，旨在系统地选择和组合抓取(P)和非抓取(NP)技能，以完成多样化的操作目标。该方法利用VLM解释视觉场景观察和文本任务描述，生成一个高层规划骨架，规定P和NP动作的顺序和协调。一个基于数字孪生的对象中心中间层预测期望的对象姿态，从而能够主动地进行操作序列的心理预演。最后，一个控制模块合成低层机器人命令，通过连续的执行反馈，实现在线任务规划的优化和通过VLM的自适应重规划。在模拟和真实环境中，对代表性的P&NP混合操作任务进行了评估，结果表明混合P&NP操作作为迈向通用、人类水平机器人操作能力的关键一步的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法难以有效融合抓取(Prehensile, P)和非抓取(Non-Prehensile, NP)技能，尤其是在抓取不可行或不足的情况下。这限制了机器人在复杂环境和任务中的应用，例如，在拥挤的环境中推动物体，或者在物体表面滑动以调整其姿态。现有方法通常依赖于预定义的策略或需要大量人工设计的规则，泛化能力较差。
核心思路：AdaptPNP的核心思路是利用视觉-语言模型(VLM)理解任务描述和场景信息，生成一个高层规划，指导抓取和非抓取技能的组合。通过数字孪生技术，预测操作后的对象姿态，实现操作序列的预演和优化。这种方法将高层语义理解与低层运动控制相结合，提高了机器人操作的灵活性和鲁棒性。
技术框架：AdaptPNP框架包含三个主要模块：1) VLM-empowered Task Planner：利用VLM解析视觉场景和文本任务描述，生成高层规划骨架，确定P和NP动作的顺序。2) Digital-Twin based Object-Centric Intermediate Layer：基于数字孪生技术，预测操作后的对象姿态，为低层控制提供目标。3) Control Module：合成低层机器人控制命令，并根据执行反馈进行在线任务规划优化和重规划。
关键创新：AdaptPNP的关键创新在于将视觉-语言模型应用于机器人操作规划，实现了对抓取和非抓取技能的统一建模和控制。与传统方法相比，AdaptPNP能够更好地理解任务意图和场景约束，从而生成更有效的操作策略。此外，数字孪生技术的引入使得机器人能够进行操作序列的预演和优化，提高了操作的成功率。
关键设计：VLM部分使用了预训练的视觉-语言模型，并通过微调使其适应机器人操作任务。数字孪生部分使用了基于物理引擎的模拟器，用于预测对象姿态。控制模块使用了PID控制器或基于模型的控制方法，以实现精确的机器人运动控制。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在模拟和真实环境中进行了实验验证，结果表明AdaptPNP能够成功完成多种混合操作任务。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但实验结果表明，该方法在抓取和非抓取技能的融合方面具有显著优势，能够提高机器人操作的效率和鲁棒性。
🎯 应用场景
AdaptPNP具有广泛的应用前景，例如在仓库自动化中，机器人可以利用抓取和推动等技能高效地搬运货物；在家庭服务机器人中，可以帮助完成整理物品、清洁等任务；在工业制造中，可以用于装配、检测等环节。该研究有望推动机器人操作技术的发展，使其更加智能化和通用化。
📄 摘要（原文）
Non-prehensile (NP) manipulation, in which robots alter object states without forming stable grasps (for example, pushing, poking, or sliding), significantly broadens robotic manipulation capabilities when grasping is infeasible or insufficient. However, enabling a unified framework that generalizes across different tasks, objects, and environments while seamlessly integrating non-prehensile and prehensile (P) actions remains challenging: robots must determine when to invoke NP skills, select the appropriate primitive for each context, and compose P and NP strategies into robust, multi-step plans. We introduce ApaptPNP, a vision-language model (VLM)-empowered task and motion planning framework that systematically selects and combines P and NP skills to accomplish diverse manipulation objectives. Our approach leverages a VLM to interpret visual scene observations and textual task descriptions, generating a high-level plan skeleton that prescribes the sequence and coordination of P and NP actions. A digital-twin based object-centric intermediate layer predicts desired object poses, enabling proactive mental rehearsal of manipulation sequences. Finally, a control module synthesizes low-level robot commands, with continuous execution feedback enabling online task plan refinement and adaptive replanning through the VLM. We evaluate ApaptPNP across representative P&NP hybrid manipulation tasks in both simulation and real-world environments. These results underscore the potential of hybrid P&NP manipulation as a crucial step toward general-purpose, human-level robotic manipulation capabilities. Project Website: https://sites.google.com/view/adaptpnp/home