From Language to Task Maps: Compiling Semantic Relations While Preserving Task-Relevant Freedom
作者: Jaegyun Park, Jingwang Lee, Jungsoo Lee, Soonwoong Hwang, Wansoo Kim
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-28
💡 一句话要点
提出语义到任务地图的编译方法以解决机器人控制中的约束问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自然语言处理 机器人控制 几何代数 任务地图 语义理解 灵活性 自动化
📋 核心要点
- 现有方法在将自然语言指令转化为机器人控制时，面临定性关系与定量控制之间的矛盾，导致约束问题。
- 本文提出了一种新的语义到几何的接口，通过将语言中的关系与任务相关的几何特征相结合，保留了操作的自由度。
- 实验表明，新的方法在64个评估中保持了几何关系的有效性，并在闭环实验中显著减少了终端进度误差。
📝 摘要（中文）
自然语言操作指令指定了定性关系，而连续控制器需要可评估的任务量、微分和完成条件。由于定性关系通常未完全指定相对配置，将其扩展为完整姿态可能引入意外约束。本文提出了一种类型化的语义到几何接口，其中语言指定实体、关系和阶段，每个关系索引其任务相关的区别和保留自由度的注册规范。机器人端编译器将这些规范进行基础化，利用共形几何代数构建关系特定的任务地图和一致的微分，并通过RMPflow组合生成的策略。通过对比语义拓扑接口和需要关系特定几何规范的接口，评估了语言模型与编译器之间的责任划分。实验结果表明，任务地图在响应关系相关扰动时保持了注册的零方向，并且分析方向导数与有限差分一致。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决自然语言指令与机器人控制之间的转换问题，现有方法在处理定性关系时容易引入不必要的约束，影响机器人执行任务的灵活性。
核心思路：提出了一种类型化的语义到几何接口，通过语言指定实体、关系和阶段，确保在编译过程中保留任务相关的自由度，避免不必要的约束。
技术框架：整体架构包括一个语言模型和一个机器人端编译器。语言模型负责解析自然语言指令，而编译器则将这些指令转化为关系特定的任务地图和一致的微分，最终通过RMPflow组合策略。
关键创新：最重要的创新在于引入了共形几何代数来构建任务地图，并通过注册的规范来保持自由度，这与传统方法的静态几何描述形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，编译器使用了关系特定的几何规范，并通过分析方向导数与有限差分的一致性来验证任务地图的有效性，确保了机器人在执行任务时的灵活性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在60条指令的对比中，新的语义拓扑接口在41个案例中成功生成了共享语义内容，而在需要特定几何规范的接口中，仅有2个案例成功，显示出新方法在处理复杂指令时的优势。此外，闭环实验中，固定关系保留坐标使得终端进度误差增加了20.24至71.00毫米，表明新方法在保持任务灵活性方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等场景。通过提高机器人对自然语言指令的理解能力，可以显著提升其在复杂环境中的操作灵活性和效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Natural-language manipulation instructions specify qualitative relations, whereas continuous controllers require state-evaluable task quantities, differentials, and completion conditions. Because a qualitative relation generally leaves part of the relative configuration unspecified, expanding it into a complete pose can introduce unintended constraints. We present a typed semantic-to-geometric interface in which language specifies entities, relations, and phases, while each relation indexes a registered specification of its task-relevant distinctions and preserved freedoms. A robot-side compiler grounds these specifications, constructs relation-specific task maps and consistent differentials using conformal geometric algebra, and composes the resulting policies through RMPflow. To evaluate the division of responsibility between the language model and the compiler, we compared a Semantic Topology interface with one that additionally requires relation-specific geometric specifications over 60 instructions. Both produced correct shared semantic content in 41/60 cases, but critical errors under their respective interface requirements occurred in 19/60 and 58/60 cases. Across 64 grounded evaluations spanning eight geometric relation forms, the task maps preserved registered null directions and responded to relation-relevant perturbations; analytic directional derivatives agreed with finite differences, and Jacobian ranks matched the registered dimensions. In three closed-loop ablations using a simulated Franka Emika Panda in MuJoCo, fixing a relation-preserved coordinate increased median terminal progress error by 20.24--71.00~mm while the retained relation errors remained within their evaluation bounds. These results support compiling relation-visible geometry and preserved freedom together into composable continuous objectives.