SYMBOLIZER: Symbolic Model-free Task Planning with VLMs
作者: Sami Azirar, Zlatan Ajanovic, Hermann Blum
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-20
备注: under review
💡 一句话要点
SYMBOLIZER：利用视觉语言模型进行无模型符号化任务规划
🎯 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: 任务规划 运动规划 视觉语言模型 符号推理 机器人操作
📋 核心要点
- 传统TAMP系统依赖手工设计的符号模型，成本高且泛化性差，限制了其在复杂环境中的应用。
- SYMBOLIZER框架利用VLM从图像中提取符号状态，结合领域无关的启发式搜索，实现无模型任务规划。
- 实验表明，该方法在ProDG和ViPlan基准测试中取得了领先成果，验证了其有效性和泛化能力。
📝 摘要（中文）
传统的任务和运动规划（TAMP）系统依赖于物理模型进行运动规划，以及离散的符号模型进行任务规划。虽然物理模型通常是可用的，但符号模型（包括符号状态解释和动作模型）必须经过精心手工制作或从标记数据中学习。这个过程既耗费资源又将解决方案限制在特定领域，限制了可扩展性和适应性。另一方面，视觉语言模型（VLM）由于其在异构数据上的广泛训练，表现出令人满意的零样本视觉理解能力，但规划能力仍然有限。因此，将VLM与经典规划相结合，以解决TAMP问题中的长程推理具有很高的潜力。目前这方面的研究仍然缺乏通用性，并且依赖于手工制作的、特定于任务的解决方案，例如预先描述所有可能的对象，或者使用符号动作模型。我们提出了一个可以很好地推广到未见问题实例的框架。该方法只需要描述对象之间关系的提升谓词，并使用VLM从图像中获取这些谓词以获得符号状态。规划是使用领域无关的启发式搜索（使用目标计数和基于宽度的启发式）执行的，而不需要动作模型。基于VLM的状态空间符号搜索优于直接基于VLM的规划，并且与使用VLM导出的启发式的方法性能相当。这表明领域无关的搜索可以有效地解决跨领域的大型组合状态空间问题。我们在ProDG和ViPlan基准上进行了广泛的评估，并取得了最先进的结果。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决任务和运动规划（TAMP）中符号模型构建的难题。传统方法需要手工设计或从标注数据中学习符号状态和动作模型，这既耗时又难以泛化到新的环境和任务。现有方法要么依赖于预先定义的对象和动作，要么需要大量的领域知识，限制了TAMP系统的灵活性和可扩展性。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）强大的视觉理解能力，直接从图像中提取符号状态，避免了手工构建符号模型的需要。通过将VLM与经典的规划算法相结合，实现无模型的任务规划。这种方法的核心在于将视觉感知与符号推理分离，从而提高了TAMP系统的泛化能力和适应性。
技术框架：SYMBOLIZER框架主要包含两个阶段：符号状态提取和任务规划。首先，利用VLM从图像中提取对象之间的关系，生成符号状态。这些关系由提升谓词描述，例如“A在B之上”。然后，使用领域无关的启发式搜索算法，在符号状态空间中进行规划，找到从初始状态到目标状态的动作序列。该框架不需要预先定义动作模型，而是直接在VLM提取的符号状态上进行搜索。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种完全无模型的TAMP方法，它不需要手工构建符号模型或学习动作模型。通过利用VLM的视觉理解能力，直接从图像中提取符号状态，并结合领域无关的启发式搜索算法，实现了高效的任务规划。这种方法不仅提高了TAMP系统的泛化能力，还降低了其开发和维护成本。
关键设计：该框架的关键设计包括：1) 使用提升谓词来描述对象之间的关系，从而实现对不同场景的泛化；2) 利用VLM进行视觉推理，提取符号状态；3) 使用领域无关的启发式搜索算法，例如目标计数和基于宽度的启发式，进行任务规划。这些启发式算法可以有效地引导搜索过程，找到最优或次优的动作序列。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SYMBOLIZER在ProDG和ViPlan基准测试中取得了最先进的结果。实验表明，该方法优于直接基于VLM的规划方法，并且与使用VLM导出的启发式的方法性能相当。这表明，领域无关的搜索算法可以有效地解决跨领域的大型组合状态空间问题，验证了该方法的有效性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、自动化装配、智能家居等领域。例如，机器人可以利用该方法在未知环境中完成复杂的任务，如整理物品、组装零件等。该方法无需人工干预即可适应新的环境和任务，降低了部署成本，提高了工作效率。未来，该技术有望推动机器人智能化水平的提升，使其能够更好地服务于人类。
📄 摘要（原文）
Traditional Task and Motion Planning (TAMP) systems depend on physics models for motion planning and discrete symbolic models for task planning. Although physics model are often available, symbolic models (consisting of symbolic state interpretation and action models) must be meticulously handcrafted or learned from labeled data. This process is both resource-intensive and constrains the solution to the specific domain, limiting scalability and adaptability. On the other hand, Visual Language Models (VLMs) show desirable zero-shot visual understanding (due to their extensive training on heterogeneous data), but still achieve limited planning capabilities. Therefore, integrating VLMs with classical planning for long-horizon reasoning in TAMP problems offers high potential. Recent works in this direction still lack generality and depend on handcrafted, task-specific solutions, e.g. describing all possible objects in advance, or using symbolic action models. We propose a framework that generalizes well to unseen problem instances. The method requires only lifted predicates describing relations among objects and uses VLMs to ground them from images to obtain the symbolic state. Planning is performed with domain-independent heuristic search using goal-count and width-based heuristics, without need for action models. Symbolic search over VLM-grounded state-space outperforms direct VLM-based planning and performs on par with approaches that use a VLM-derived heuristic. This shows that domain-independent search can effectively solve problems across domains with large combinatorial state spaces. We extensively evaluate on extensively evaluate our method and achieve state-of-the-art results on the ProDG and ViPlan benchmarks.