Vision-Language-Policy Model for Dynamic Robot Task Planning
作者: Jin Wang, Kim Tien Ly, Jacques Cloete, Nikos Tsagarakis, Ioannis Havoutis
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-12-22
备注: Manuscript under review
💡 一句话要点
提出基于视觉-语言-策略模型的动态机器人任务规划方法，提升复杂环境下的自主执行能力。
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 机器人任务规划 视觉语言模型 动态策略调整 自主导航 跨具身泛化
📋 核心要点
- 传统机器人任务规划难以将底层执行与高层任务推理结合，且无法在执行过程中动态更新策略，限制了其通用性和适应性。
- 论文提出VLP模型，通过视觉-语言模型理解指令和场景，生成行为策略控制机器人，并能根据任务变化动态调整策略。
- 实验表明，该模型能有效适应新场景并动态更新策略，展现出强大的规划自主性和跨具身泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于语言模型的动态机器人任务规划框架。该框架的核心是一个视觉-语言-策略（VLP）模型，它基于在真实世界数据上微调的视觉-语言模型，能够理解语义指令，并结合对当前任务场景的推理，生成控制机器人完成任务的行为策略。此外，该模型能够动态调整任务策略以响应任务变化，从而灵活适应不断变化的任务需求。在不同机器人和各种真实世界任务中进行的实验表明，该模型能够有效地适应新场景并动态更新其策略，展示了强大的规划自主性和跨具身泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人如何在非结构化环境中，根据自然语言指令自主执行任务的问题。现有方法难以将高层任务理解与底层动作执行有效结合，并且在任务指令发生变化时，无法动态调整规划策略，导致机器人适应性和通用性不足。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型理解自然语言指令和感知环境信息，并将其融合以生成机器人执行策略。通过在真实世界数据上进行微调，使模型能够更好地适应实际场景的复杂性和不确定性。此外，模型被设计成能够动态响应任务变化，从而实现灵活的任务规划。
技术框架：该框架的核心是视觉-语言-策略（VLP）模型。整体流程如下：1) 机器人通过视觉传感器获取环境信息；2) VLP模型接收自然语言指令和环境信息作为输入；3) VLP模型对指令和场景进行理解和推理，生成相应的行为策略；4) 机器人根据生成的策略执行动作；5) 如果任务指令发生变化，VLP模型会动态调整策略，并指导机器人继续执行。
关键创新：该论文的关键创新在于将视觉-语言模型与机器人任务规划相结合，并使其具备动态调整策略的能力。与传统方法相比，该方法能够更好地理解自然语言指令，并根据环境变化和任务需求进行灵活的任务规划。此外，该模型展现出较强的跨具身泛化能力，即在不同机器人平台上也能有效工作。
关键设计：VLP模型基于预训练的视觉-语言模型，并在真实世界机器人任务数据上进行微调。具体的网络结构和损失函数细节未知，但可以推测使用了Transformer等结构来处理序列化的语言和视觉信息，并可能采用了强化学习或模仿学习等方法来训练策略生成模块。动态策略调整机制的具体实现方式未知，可能涉及到注意力机制或动态规划等技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该VLP模型能够有效地适应新场景并动态更新其策略，展现了强大的规划自主性和跨具身泛化能力。虽然论文中没有给出具体的性能指标和对比基线，但强调了模型在不同机器人和各种真实世界任务中的有效性，证明了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人自主执行任务的场景，例如家庭服务、工业自动化、医疗辅助、灾难救援等。通过自然语言指令，用户可以轻松地指挥机器人完成复杂任务，无需专业的编程知识。该技术有望提升机器人的智能化水平，使其更好地服务于人类社会。
📄 摘要（原文）
Bridging the gap between natural language commands and autonomous execution in unstructured environments remains an open challenge for robotics. This requires robots to perceive and reason over the current task scene through multiple modalities, and to plan their behaviors to achieve their intended goals. Traditional robotic task-planning approaches often struggle to bridge low-level execution with high-level task reasoning, and cannot dynamically update task strategies when instructions change during execution, which ultimately limits their versatility and adaptability to new tasks. In this work, we propose a novel language model-based framework for dynamic robot task planning. Our Vision-Language-Policy (VLP) model, based on a vision-language model fine-tuned on real-world data, can interpret semantic instructions and integrate reasoning over the current task scene to generate behavior policies that control the robot to accomplish the task. Moreover, it can dynamically adjust the task strategy in response to changes in the task, enabling flexible adaptation to evolving task requirements. Experiments conducted with different robots and a variety of real-world tasks show that the trained model can efficiently adapt to novel scenarios and dynamically update its policy, demonstrating strong planning autonomy and cross-embodiment generalization. Videos: https://robovlp.github.io/