Language-Guided Grasp Detection with Coarse-to-Fine Learning for Robotic Manipulation
作者: Zebin Jiang, Tianle Jin, Xiangtong Yao, Alois Knoll, Hu Cao
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-12-24
备注: Submitted to IEEE Journal
💡 一句话要点
提出基于粗到精学习的语言引导抓取检测方法，用于机器人操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人抓取 语言引导 跨模态融合 粗到精学习 动态卷积
📋 核心要点
- 现有语言引导抓取方法依赖浅层融合，导致语义理解不足，语言意图与视觉推理对齐较弱。
- 提出基于粗到精学习的语言引导抓取检测（LGGD），通过分层跨模态融合注入语言信息。
- 实验表明，LGGD 在泛化性和真实机器人操作方面优于现有方法，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
抓取是机器人操作中最具挑战性的基本能力之一，尤其是在非结构化、杂乱和语义多样化的环境中。最近的研究越来越多地探索语言引导的操作，机器人不仅感知场景，还能理解任务相关的自然语言指令。然而，现有的语言条件抓取方法通常依赖于浅层融合策略，导致语义 grounding 有限，语言意图和视觉抓取推理之间的对齐较弱。本文提出了一种基于粗到精学习范式的语言引导抓取检测（LGGD）方法，用于机器人操作。LGGD 在分层跨模态融合管道中利用基于 CLIP 的视觉和文本嵌入，逐步将语言线索注入到视觉特征重建过程中。这种设计实现了细粒度的视觉-语义对齐，并提高了预测抓取相对于任务指令的可行性。此外，我们引入了一种语言条件动态卷积头（LDCH），它基于句子级特征混合多个卷积专家，从而实现指令自适应的粗掩码和抓取预测。最终的细化模块进一步增强了复杂场景中的抓取一致性和鲁棒性。在 OCID-VLG 和 Grasp-Anything++ 数据集上的实验表明，LGGD 优于现有的语言引导抓取方法，对未见过的对象和不同的语言查询表现出强大的泛化能力。此外，在真实机器人平台上的部署证明了我们的方法在执行准确的、指令条件抓取动作方面的实际有效性。代码将在接收后公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：现有语言引导的机器人抓取方法在复杂环境中，尤其是在需要理解自然语言指令的情况下，存在语义理解不足和语言意图与视觉推理对齐较弱的问题。这些方法通常采用浅层融合策略，无法充分利用语言信息来指导抓取。
核心思路：本文的核心思路是通过一种粗到精的学习范式，将语言信息逐步注入到视觉特征重建过程中，实现细粒度的视觉-语义对齐。通过这种方式，模型可以更好地理解语言指令，并预测出更符合指令意图的抓取姿态。
技术框架：LGGD 的整体架构包含以下几个主要模块：1) 基于 CLIP 的视觉和文本嵌入模块，用于提取视觉和文本特征；2) 分层跨模态融合管道，逐步将语言线索注入到视觉特征中；3) 语言条件动态卷积头（LDCH），用于生成指令自适应的粗掩码和抓取预测；4) 细化模块，用于增强抓取的一致性和鲁棒性。
关键创新：该方法最重要的创新点在于其粗到精的学习范式和语言条件动态卷积头（LDCH）。粗到精的学习范式允许模型逐步融合语言信息，避免了浅层融合带来的信息损失。LDCH 则能够根据不同的语言指令动态调整卷积核，从而实现指令自适应的抓取预测。与现有方法相比，LGGD 能够更好地理解语言指令，并生成更符合指令意图的抓取姿态。
关键设计：在分层跨模态融合管道中，使用了多层 Transformer 结构来融合视觉和文本特征。LDCH 基于句子级特征混合多个卷积专家，每个专家负责处理特定类型的抓取任务。损失函数包括抓取质量损失、抓取角度损失和掩码预测损失，用于优化模型的抓取性能和分割性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
LGGD 在 OCID-VLG 和 Grasp-Anything++ 数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有的语言引导抓取方法。实验结果表明，LGGD 对未见过的对象和不同的语言查询具有强大的泛化能力。此外，在真实机器人平台上的部署验证了该方法在实际应用中的有效性，能够执行准确的、指令条件抓取动作。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要语言引导的机器人操作场景，例如智能家居服务、仓库自动化、医疗辅助机器人等。通过理解自然语言指令，机器人可以更灵活地完成各种抓取任务，提高工作效率和智能化水平。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的机器人操作任务中，例如装配、拆卸等。
📄 摘要（原文）
Grasping is one of the most fundamental challenging capabilities in robotic manipulation, especially in unstructured, cluttered, and semantically diverse environments. Recent researches have increasingly explored language-guided manipulation, where robots not only perceive the scene but also interpret task-relevant natural language instructions. However, existing language-conditioned grasping methods typically rely on shallow fusion strategies, leading to limited semantic grounding and weak alignment between linguistic intent and visual grasp reasoning.In this work, we propose Language-Guided Grasp Detection (LGGD) with a coarse-to-fine learning paradigm for robotic manipulation. LGGD leverages CLIP-based visual and textual embeddings within a hierarchical cross-modal fusion pipeline, progressively injecting linguistic cues into the visual feature reconstruction process. This design enables fine-grained visual-semantic alignment and improves the feasibility of the predicted grasps with respect to task instructions. In addition, we introduce a language-conditioned dynamic convolution head (LDCH) that mixes multiple convolution experts based on sentence-level features, enabling instruction-adaptive coarse mask and grasp predictions. A final refinement module further enhances grasp consistency and robustness in complex scenes.Experiments on the OCID-VLG and Grasp-Anything++ datasets show that LGGD surpasses existing language-guided grasping methods, exhibiting strong generalization to unseen objects and diverse language queries. Moreover, deployment on a real robotic platform demonstrates the practical effectiveness of our approach in executing accurate, instruction-conditioned grasp actions. The code will be released publicly upon acceptance.