Lang2Manip: A Tool for LLM-Based Symbolic-to-Geometric Planning for Manipulation
作者: Muhayy Ud Din, Jan Rosell, Waseem Akram, Irfan Hussain
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-18
备注: Submitted to ICARA
💡 一句话要点
Lang2Manip：基于LLM的符号到几何操作规划工具
🎯 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 任务和运动规划 大型语言模型 符号规划 几何规划
📋 核心要点
- 机器人操作系统的开发依赖仿真，特别是任务和运动规划（TAMP），但现有方法需要针对特定机器人进行工程设计或依赖于特定规划器的集成。
- 本研究提出了一种统一的流程，利用LLM生成符号计划，并结合Kautham框架进行几何规划，实现机器人无关的操作。
- 该系统能够将自然语言指令转换为符号动作，并使用Kautham的多种规划器执行无碰撞轨迹，无需额外编码，从而实现灵活的TAMP。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种统一的流程，将基于大型语言模型（LLM）的符号规划器与Kautham运动规划框架相结合，以实现通用、机器人无关的符号到几何操作。Kautham为各种工业机械臂提供ROS兼容支持，并在单一界面下提供几何、运动学、物理驱动和基于约束的运动规划。该系统将语言指令转换为符号动作，并使用Kautham的任何规划器计算和执行无碰撞轨迹，无需额外编码。最终形成了一个灵活且可扩展的语言驱动TAMP工具，该工具可在机器人、规划模式和操作任务中实现通用化。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人操作中，如何将自然语言指令转化为机器人可执行的动作序列，并实现通用的、机器人无关的任务和运动规划（TAMP）问题。现有方法通常需要针对特定机器人进行定制化开发，或者依赖于特定的运动规划器，缺乏通用性和灵活性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力，将自然语言指令转化为符号动作序列，然后利用Kautham运动规划框架，将这些符号动作转化为具体的几何轨迹。通过这种方式，将高级的语义理解与底层的运动规划解耦，从而实现机器人无关的操作。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：基于LLM的符号规划器和Kautham运动规划框架。首先，LLM接收自然语言指令，并生成相应的符号动作序列。然后，Kautham框架接收这些符号动作，并根据机器人的几何模型、运动学约束和环境信息，计算出无碰撞的几何轨迹。整个流程无需额外的编码，即可实现语言驱动的TAMP。
关键创新：论文的关键创新在于将LLM的符号规划能力与Kautham的几何规划能力相结合，形成了一个统一的、机器人无关的TAMP流程。这种方法避免了针对特定机器人进行定制化开发的需求，提高了系统的通用性和灵活性。此外，该系统还支持多种规划模式，包括几何、运动学、物理驱动和基于约束的运动规划。
关键设计：论文的关键设计在于LLM的选择和Kautham框架的集成方式。具体使用的LLM类型和prompt工程细节未知。Kautham框架提供了ROS兼容的接口，使得系统可以方便地与各种工业机械臂进行集成。此外，Kautham框架还提供了多种运动规划算法，用户可以根据具体的任务需求选择合适的算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于论文摘要中没有提供具体的实验结果和性能数据，因此无法总结实验亮点。但是，该研究提出的方法具有很强的通用性和灵活性，可以应用于各种机器人和任务，这本身就是一个重要的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作场景，例如自动化装配、物流搬运、家庭服务等。通过自然语言指令，用户可以轻松地控制机器人完成复杂的任务，无需专业的编程知识。该技术还有助于提高机器人的智能化水平，使其能够更好地适应复杂多变的环境。
📄 摘要（原文）
Simulation is essential for developing robotic manipulation systems, particularly for task and motion planning (TAMP), where symbolic reasoning interfaces with geometric, kinematic, and physics-based execution. Recent advances in Large Language Models (LLMs) enable robots to generate symbolic plans from natural language, yet executing these plans in simulation often requires robot-specific engineering or planner-dependent integration. In this work, we present a unified pipeline that connects an LLM-based symbolic planner with the Kautham motion planning framework to achieve generalizable, robot-agnostic symbolic-to-geometric manipulation. Kautham provides ROS-compatible support for a wide range of industrial manipulators and offers geometric, kinodynamic, physics-driven, and constraint-based motion planning under a single interface. Our system converts language instructions into symbolic actions and computes and executes collision-free trajectories using any of Kautham's planners without additional coding. The result is a flexible and scalable tool for language-driven TAMP that is generalized across robots, planning modalities, and manipulation tasks.