Hierarchical DLO Routing with Reinforcement Learning and In-Context Vision-language Models

📄 arXiv: 2510.19268v1 📥 PDF

作者: Mingen Li, Houjian Yu, Yixuan Huang, Youngjin Hong, Changhyun Choi

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-10-22

备注: 8 pages, 6 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出基于强化学习和视觉语言模型的层级DLO路径规划方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 可变形线性物体 路径规划 视觉语言模型 强化学习 层级控制 机器人操作 故障恢复

📋 核心要点

  1. 工业装配线中DLO的长时程路径规划任务极具挑战，现有方法难以适应非线性动力学，分解抽象目标，生成多步计划。
  2. 该论文提出一种层级框架，利用视觉语言模型进行高层推理，生成可行方案，再通过强化学习训练的底层技能执行。
  3. 实验结果表明，该方法在各种场景下均表现出良好的泛化能力，成功率显著优于现有方法，达到92.5%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种全自动的层级框架，用于解决具有挑战性的可变形线性物体（DLO）路径规划任务，例如电缆和绳索的操纵。该框架利用视觉语言模型（VLM）进行上下文高层推理，根据语言表达的隐式或显式路径规划目标，合成可行的方案。然后，通过强化学习训练的底层技能来执行这些方案。为了提高长时程任务的鲁棒性，本文还引入了一种故障恢复机制，将DLO重新调整到易于插入的状态。该方法可以推广到涉及物体属性、空间描述以及隐式语言命令的各种场景，在长时程路径规划场景中，其性能优于次优基线方法近50%，总体成功率达到92.5%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工业装配和日常生活中常见的可变形线性物体（DLO）的长时程路径规划问题。现有方法在处理此类任务时，面临着DLO非线性动力学、抽象目标分解以及多步规划生成等挑战，导致难以实现可靠的技能执行和长时程任务的成功完成。现有方法通常难以有效地结合视觉信息和语言指令，进行高层次的推理和规划。

核心思路：论文的核心思路是采用层级控制框架，将复杂的DLO路径规划任务分解为高层规划和底层技能执行两个层次。高层规划利用视觉语言模型（VLM）进行上下文推理，将语言指令转化为可行的行动序列。底层技能则通过强化学习进行训练，负责执行具体的DLO操作。这种分层结构使得系统能够更好地处理任务的复杂性，提高规划的效率和鲁棒性。

技术框架：该框架主要包含三个模块：1) 基于视觉语言模型（VLM）的高层规划器：接收视觉输入和语言指令，利用VLM进行上下文推理，生成一系列的中间目标点或操作步骤。2) 基于强化学习的底层技能执行器：通过强化学习训练得到一系列的DLO操作技能，例如抓取、移动、插入等，用于执行高层规划器生成的中间目标。3) 故障恢复机制：在任务执行过程中，如果出现错误或偏差，该机制能够识别并纠正错误，将DLO重新调整到易于插入的状态。整个流程是：首先，VLM根据视觉输入和语言指令生成高层规划；然后，底层技能执行器按照规划逐步执行DLO操作；最后，故障恢复机制监控执行过程，并在必要时进行干预。

关键创新：论文的关键创新在于将视觉语言模型（VLM）引入到DLO路径规划任务中，利用VLM的上下文推理能力，实现了基于语言指令的高层规划。与传统的基于规则或优化的规划方法相比，VLM能够更好地理解任务的语义信息，生成更加灵活和鲁棒的规划方案。此外，论文还提出了一种故障恢复机制，进一步提高了系统的鲁棒性。

关键设计：在VLM的使用上，论文采用了in-context learning的方式，即通过少量的示例来引导VLM生成合适的规划方案。在强化学习方面，论文采用了常用的Actor-Critic算法，并设计了合适的奖励函数，以鼓励智能体学习到高效的DLO操作技能。故障恢复机制的设计则依赖于对DLO状态的准确估计，以及对各种可能出现的故障情况的预判。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在长时程DLO路径规划任务中取得了显著的性能提升。与次优基线方法相比，该方法的成功率提高了近50%，达到了92.5%。此外，该方法还表现出良好的泛化能力，能够适应各种不同的场景和任务要求。实验结果验证了该方法在解决复杂DLO路径规划问题方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化装配线、医疗手术机器人、家庭服务机器人等领域。例如，在汽车装配线上，机器人可以根据工程师的语音指令，自动完成电缆的布线任务。在医疗手术中，医生可以通过语音控制机器人进行精细的缝合操作。在家庭环境中，机器人可以帮助人们整理电线、绳索等物品，提高生活质量。该研究为实现更加智能、灵活的机器人操作提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Long-horizon routing tasks of deformable linear objects (DLOs), such as cables and ropes, are common in industrial assembly lines and everyday life. These tasks are particularly challenging because they require robots to manipulate DLO with long-horizon planning and reliable skill execution. Successfully completing such tasks demands adapting to their nonlinear dynamics, decomposing abstract routing goals, and generating multi-step plans composed of multiple skills, all of which require accurate high-level reasoning during execution. In this paper, we propose a fully autonomous hierarchical framework for solving challenging DLO routing tasks. Given an implicit or explicit routing goal expressed in language, our framework leverages vision-language models~(VLMs) for in-context high-level reasoning to synthesize feasible plans, which are then executed by low-level skills trained via reinforcement learning. To improve robustness in long horizons, we further introduce a failure recovery mechanism that reorients the DLO into insertion-feasible states. Our approach generalizes to diverse scenes involving object attributes, spatial descriptions, as well as implicit language commands. It outperforms the next best baseline method by nearly 50% and achieves an overall success rate of 92.5% across long-horizon routing scenarios.