Towards Logic-Aware Manipulation: A Knowledge Primitive for VLM-Based Assistants in Smart Manufacturing
作者: Suchang Chen, Daqiang Guo
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-12
备注: 8 pages, 2 figures, submitted to the 2026 IFAC World Congress
💡 一句话要点
提出面向逻辑的操纵知识基元，增强VLM在智能制造中的辅助能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视觉语言模型 机器人操纵 智能制造 知识基元 逻辑推理
📋 核心要点
- 现有VLM在机器人操纵中缺乏对制造环境中关键执行参数的建模，限制了其在接触式动作中的应用。
- 论文提出一种对象中心的操纵逻辑模式τ，显式编码对象、接口、轨迹等信息，作为VLM、操作员和控制器之间的知识信号。
- 通过3D打印机线轴移除任务验证了τ的有效性，并展示了其在数据增强和检索增强提示方面的应用潜力。
📝 摘要（中文）
现有的机器人操纵视觉-语言模型（VLM）流程侧重于图像和语言的广泛语义泛化，但通常忽略了制造单元中接触式动作所需的关键执行参数。本文形式化了一个以对象为中心的操纵逻辑模式，序列化为一个八字段元组τ，将对象、接口、轨迹、容差以及力/阻抗信息作为人类操作员、基于VLM的助手和机器人控制器之间的一流知识信号。本文在一个协作单元中的3D打印机线轴移除任务上实例化了τ和一个小型知识库（KB），并使用改编自最近VLM/LLM规划基准的计划质量指标分析了τ条件下的VLM规划，同时展示了相同的模式如何在训练时支持分类标记的数据增强，以及在测试时支持逻辑感知的检索增强提示，作为智能制造企业中辅助系统的构建块。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于视觉-语言模型的机器人操纵方法，虽然在语义理解方面表现出色，但在智能制造等实际应用场景中，尤其是在涉及接触式操作时，往往忽略了执行过程中至关重要的参数，如力、阻抗、容差等。这些参数的缺失导致机器人难以精确、可靠地完成任务，限制了VLM在智能制造领域的应用。
核心思路：论文的核心思路是将操纵任务中的关键信息显式地编码为一个结构化的知识基元，即八字段元组τ。通过将对象、接口、轨迹、容差、力/阻抗等信息整合到τ中，使得VLM能够更好地理解任务需求，并生成更精确的操纵指令。这种方法旨在弥补现有VLM在处理接触式操作时的不足，提高机器人的操作精度和鲁棒性。
技术框架：整体框架包含三个主要部分：首先，定义操纵逻辑模式τ，用于表示操纵任务的关键信息。其次，构建一个小型知识库（KB），用于存储τ的实例。最后，利用τ对VLM进行条件规划，并使用计划质量指标评估规划结果。此外，该框架还支持基于τ的分类标记数据增强和逻辑感知的检索增强提示，以进一步提高VLM的性能。
关键创新：论文的关键创新在于提出了操纵逻辑模式τ，将操纵任务中的关键信息显式地编码为一个结构化的知识基元。这种方法与现有方法的主要区别在于，现有方法通常侧重于图像和语言的语义理解，而忽略了执行过程中至关重要的参数。通过显式地编码这些参数，τ使得VLM能够更好地理解任务需求，并生成更精确的操纵指令。
关键设计：τ是一个八字段元组，包含对象、接口、轨迹、容差、力/阻抗等信息。具体参数设置和损失函数未明确给出，但强调了τ在数据增强和检索增强提示中的应用。数据增强通过分类标记的方式，扩充训练数据集。检索增强提示则利用知识库中的τ实例，为VLM提供更丰富的上下文信息。
📊 实验亮点
论文在一个3D打印机线轴移除任务上验证了所提出的方法。通过τ条件下的VLM规划，并使用计划质量指标进行评估，证明了τ的有效性。此外，论文还展示了τ在数据增强和检索增强提示方面的应用潜力，为VLM在智能制造领域的应用提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能制造领域的机器人辅助操作，例如装配、拆卸、质量检测等任务。通过提供更精确的操纵指令，提高机器人的操作精度和鲁棒性，降低人工干预的需求，从而提高生产效率和产品质量。未来，该方法有望推广到更广泛的机器人应用场景，例如医疗、物流等。
📄 摘要（原文）
Existing pipelines for vision-language models (VLMs) in robotic manipulation prioritize broad semantic generalization from images and language, but typically omit execution-critical parameters required for contact-rich actions in manufacturing cells. We formalize an object-centric manipulation-logic schema, serialized as an eight-field tuple τ, which exposes object, interface, trajectory, tolerance, and force/impedance information as a first-class knowledge signal between human operators, VLM-based assistants, and robot controllers. We instantiate τ and a small knowledge base (KB) on a 3D-printer spool-removal task in a collaborative cell, and analyze τ-conditioned VLM planning using plan-quality metrics adapted from recent VLM/LLM planning benchmarks, while demonstrating how the same schema supports taxonomy-tagged data augmentation at training time and logic-aware retrieval-augmented prompting at test time as a building block for assistant systems in smart manufacturing enterprises.