Foundation Models in Robotics: A Comprehensive Review of Methods, Models, Datasets, Challenges and Future Research Directions
作者: Aggelos Psiris, Vasileios Argyriou, Evangelos K. Markakis, Panagiotis Sarigiannidis, Efstratios Gavves, Kostas Bekris, Arash Ajoudani adn Georgios Th. Papadopoulos
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-16
💡 一句话要点
综述性论文：机器人领域中的Foundation Models方法、模型、数据集、挑战与未来方向
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人 Foundation Models 多模态学习 具身智能 深度学习 综述 人工智能
📋 核心要点
- 现有机器人解决方案通常是固定、单任务和特定领域的，难以适应复杂、开放和动态的环境。
- 本文全面回顾了机器人领域中Foundation Models (FMs) 的研究，涵盖模型类型、架构、学习范式和应用。
- 论文分析了FMs在机器人任务中的应用，讨论了公开数据集，并指出了当前挑战和未来研究方向。
📝 摘要（中文）
近年来，机器人领域正经历一场变革，从固定的、单任务的、特定领域的解决方案转向适应性强、多功能、通用型的智能体，这些智能体能够在复杂的、开放世界的和动态的环境中运行。这种巨大的进步主要由Foundation Models (FMs) 的出现所驱动，即在大规模异构数据集上训练的大型神经网络架构，这些架构在多模态理解和推理、长时程规划和跨具身泛化方面提供了前所未有的能力。本文对机器人领域中FMs的研究现状进行了全面、系统和深入的回顾。特别地，该领域的发展最初通过五个不同的研究阶段进行描述，从早期结合自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 模型到当前的多感官泛化和实际部署的前沿。随后，对文献进行了高度细化的分类学研究，考察了以下关键方面：a) 采用的FM类型，包括LLM、VFM、VLM和VLA，b) 底层神经网络架构，c) 采用的学习范式，d) 知识整合的不同学习阶段，e) 主要机器人任务，以及f) 主要的实际应用领域。针对每个方面，都提供了比较分析和关键见解。此外，还包括一份关于用于模型训练和评估的公开数据集的报告。此外，还加入了对该领域当前开放挑战和有希望的未来研究方向的分层讨论。
🔬 方法详解
问题定义：机器人领域面临的挑战是如何构建能够适应复杂、动态环境的通用智能体。现有的机器人解决方案通常是为特定任务设计的，泛化能力有限，难以应对真实世界的多样性。因此，需要一种能够进行多模态理解、长时程规划和跨具身泛化的通用模型。
核心思路：本文的核心思路是利用Foundation Models (FMs) 的强大能力来解决机器人领域的泛化问题。FMs 是在大规模异构数据集上训练的大型神经网络，具有强大的多模态理解和推理能力。通过将 FMs 应用于机器人领域，可以构建能够适应各种任务和环境的通用机器人智能体。
技术框架：本文对机器人领域中 FMs 的研究进行了系统性的综述，将该领域的发展划分为五个阶段，并对文献进行了详细的分类。分类的维度包括：FM 类型（LLM、VFM、VLM、VLA）、神经网络架构、学习范式、知识整合阶段、机器人任务和应用领域。
关键创新：本文的创新之处在于对机器人领域中 FMs 的研究进行了全面的综述和分类，并指出了该领域当前面临的挑战和未来的研究方向。通过对现有研究的分析，本文为未来的研究提供了有价值的参考。
关键设计：本文主要关注对现有文献的梳理和分析，没有提出新的模型或算法。但是，本文对不同类型的 FMs 在机器人领域的应用进行了比较，并讨论了不同学习范式和知识整合阶段的优缺点。此外，本文还对用于模型训练和评估的公开数据集进行了总结。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文对机器人领域中Foundation Models的应用进行了全面的综述，涵盖了多种模型架构（LLM, VFM, VLM, VLA）和学习范式。论文总结了用于模型训练和评估的公开数据集，并深入探讨了当前面临的挑战和未来的研究方向，为该领域的研究人员提供了宝贵的参考。
🎯 应用场景
该研究对机器人领域的未来发展具有重要意义。通过利用 Foundation Models，可以构建更加通用、智能的机器人，应用于工业自动化、医疗保健、家庭服务等多个领域。未来的机器人将能够更好地理解人类指令，与人类进行更自然的交互，并在复杂环境中自主完成任务。
📄 摘要（原文）
Over the recent years, the field of robotics has been undergoing a transformative paradigm shift from fixed, single-task, domain-specific solutions towards adaptive, multi-function, general-purpose agents, capable of operating in complex, open-world, and dynamic environments. This tremendous advancement is primarily driven by the emergence of Foundation Models (FMs), i.e., large-scale neural-network architectures trained on massive, heterogeneous datasets that provide unprecedented capabilities in multi-modal understanding and reasoning, long-horizon planning, and cross-embodiment generalization. In this context, the current study provides a holistic, systematic, and in-depth review of the research landscape of FMs in robotics. In particular, the evolution of the field is initially delineated through five distinct research phases, spanning from the early incorporation of Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision (CV) models to the current frontier of multi-sensory generalization and real-world deployment. Subsequently, a highly-granular taxonomic investigation of the literature is performed, examining the following key aspects: a) the employed FM types, including LLMs, VFMs, VLMs, and VLAs, b) the underlying neural-network architectures, c) the adopted learning paradigms, d) the different learning stages of knowledge incorporation, e) the major robotic tasks, and f) the main real-world application domains. For each aspect, comparative analysis and critical insights are provided. Moreover, a report on the publicly available datasets used for model training and evaluation across the considered robotic tasks is included. Furthermore, a hierarchical discussion on the current open challenges and promising future research directions in the field is incorporated.