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VLP模型，解决机器人动态任务规划中指令理解与策略更新难题
🎯 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 动态策略更新 自然语言指令 跨平台泛化
📋 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，利用视觉-语言模型理解指令和场景，生成行为策略，并能根据任务变化动态调整策略。
- 实验结果表明，VLP模型能够有效适应新场景，动态更新策略，展现出强大的规划自主性和跨平台泛化能力。
📝 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-语言模型构建。VLP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，该模型还能根据任务变化动态调整策略，从而灵活适应不断演进的任务需求。通过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，展现出强大的规划自主性和跨平台泛化能力。
🔬 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指令与底层控制有效连接，并且无法在任务执行过程中根据环境变化或指令更新动态调整策略，导致机器人难以适应复杂和动态的任务场景。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型对指令和场景进行联合理解，并在此基础上生成可执行的机器人行为策略。通过将视觉信息、语言指令和策略生成相结合，使机器人能够更好地理解任务目标和环境状态，从而做出更合理的决策。动态调整策略的能力则保证了机器人能够适应任务的变化。
技术框架：VLP模型是整体框架的核心。首先，视觉-语言模型接收图像和语言指令作为输入，提取视觉和语义特征。然后，这些特征被融合并输入到策略生成模块，该模块输出机器人的行为策略。为了实现动态策略更新，模型能够根据新的指令或环境变化，重新生成或调整策略。整个框架通过端到端的方式进行训练，以优化指令理解、场景推理和策略生成的能力。
关键创新：该论文的关键创新在于将视觉-语言模型与机器人策略生成相结合，实现了动态任务规划。与传统方法相比，VLP模型能够直接从自然语言指令和视觉输入中学习策略，无需手动设计复杂的规则或状态表示。此外，动态策略更新机制使得机器人能够适应任务的变化，提高了其鲁棒性和灵活性。
关键设计：VLP模型基于预训练的视觉-语言模型，并通过在真实世界机器人数据上进行微调，以适应特定的任务场景。策略生成模块可能采用强化学习或模仿学习等方法进行训练。损失函数的设计需要考虑指令理解的准确性、策略执行的效率以及动态策略更新的稳定性。具体的网络结构和参数设置在论文中可能未详细说明，属于需要进一步研究的细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在不同机器人和真实世界任务中进行实验，验证了VLP模型的有效性。实验结果表明，该模型能够成功地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平台泛化能力。具体的性能数据和对比基线（例如传统任务规划方法）可能在论文中详细给出，但此处未提供具体数值。
🎯 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、医疗辅助等。通过自然语言指令控制机器人，可以大大降低用户的使用门槛，提高机器人的易用性。动态任务规划能力则使得机器人能够适应复杂和动态的环境，完成更加灵活和智能的任务。
📄 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/