Using VLM Reasoning to Constrain Task and Motion Planning

📄 arXiv: 2510.25548v1 📥 PDF

作者: Muyang Yan, Miras Mengdibayev, Ardon Floros, Weihang Guo, Lydia E. Kavraki, Zachary Kingston

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-29

备注: 8 pages, 7 figures, 1 table. Submitted to ICRA 2026

💡 一句话要点

VIZ-COAST：利用视觉语言模型推理约束任务与运动规划，提升规划效率。

🎯 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: 任务与运动规划 视觉语言模型 常识推理 机器人 约束规划

📋 核心要点

  1. 现有任务与运动规划方法在细化失败后才添加约束，导致大量无效搜索。
  2. VIZ-COAST利用视觉语言模型进行常识推理，提前识别细化问题并施加约束。
  3. 实验表明，VIZ-COAST能有效减少规划时间，甚至消除细化失败，并具有良好的泛化性。

📝 摘要（中文）

在任务与运动规划中，高层任务规划依赖于对世界的抽象表示，以便在长时程机器人问题中进行高效搜索。然而，这些任务层规划的可行性取决于抽象表示能否向下细化为连续运动。当领域的可细化性较差时，表面上有效的任务层规划可能在运动规划阶段失败，导致需要重新规划，从而降低整体性能。现有工作通过将细化问题编码为约束来剪枝不可行的任务规划。但是，这些方法仅在细化失败后才添加约束，在不可行的分支上花费了大量的搜索精力。我们提出了VIZ-COAST，一种利用大型预训练视觉语言模型的常识空间推理能力，先验地识别向下细化问题的方法，从而避免在规划过程中修复这些失败。在两个具有挑战性的TAMP领域上的实验表明，我们的方法能够从图像和领域描述中提取合理的约束，从而大大减少规划时间，并且在某些情况下，完全消除了向下细化失败，推广到更广泛领域中的各种实例。

🔬 方法详解

问题定义：任务与运动规划（TAMP）旨在解决机器人如何完成复杂任务的问题。高层任务规划通常基于对环境的抽象表示，但这种抽象可能导致生成的任务计划在实际运动规划中无法实现，需要重新规划，效率低下。现有方法主要在运动规划失败后才添加约束，导致大量计算资源浪费在不可行的计划上。

核心思路：VIZ-COAST的核心思想是利用预训练的视觉语言模型（VLM）的常识推理能力，在任务规划阶段就预测潜在的运动规划失败，并将其转化为约束条件，从而避免生成不可行的任务计划。这种方法旨在“防患于未然”，减少后续运动规划阶段的计算负担。

技术框架：VIZ-COAST的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 场景理解：利用VLM分析场景图像和任务描述，提取相关对象及其属性。2) 约束生成：基于VLM的推理能力，预测可能导致运动规划失败的场景，并生成相应的约束条件。例如，如果VLM识别到某个物体被遮挡，则生成“避免与遮挡物体发生碰撞”的约束。3) 任务规划：在任务规划器中，将VLM生成的约束条件加入到规划过程中，从而避免生成违反约束的计划。4) 运动规划：对任务规划器生成的计划进行运动规划，验证其可行性。

关键创新：VIZ-COAST的关键创新在于将VLM的常识推理能力引入到任务与运动规划中，实现了对运动规划可行性的先验预测。与现有方法相比，VIZ-COAST无需等到运动规划失败后再添加约束，而是提前预防，从而显著提高了规划效率。

关键设计：VIZ-COAST的关键设计包括：1) VLM的选择：选择具有强大常识推理能力的VLM，例如CLIP或类似模型。2) 约束表示：将VLM的推理结果转化为可被任务规划器理解的约束条件，例如逻辑表达式或数值约束。3) 约束集成：将生成的约束条件有效地集成到任务规划器的搜索过程中，避免过度约束导致无解。

📊 实验亮点

VIZ-COAST在两个具有挑战性的TAMP领域进行了实验，结果表明，该方法能够从图像和领域描述中提取合理的约束，显著减少规划时间。在某些情况下，VIZ-COAST完全消除了向下细化失败，并且能够推广到更广泛领域中的各种实例。具体性能提升数据（例如规划时间减少的百分比）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

VIZ-COAST可应用于各种需要复杂任务与运动规划的机器人应用场景，例如：家庭服务机器人、工业自动化、自动驾驶等。通过提高规划效率和鲁棒性，VIZ-COAST可以使机器人在复杂环境中更可靠地完成任务，并降低开发和维护成本。未来，该方法可以扩展到更复杂的任务和环境，并与其他AI技术相结合，实现更智能的机器人系统。

📄 摘要（原文）

In task and motion planning, high-level task planning is done over an abstraction of the world to enable efficient search in long-horizon robotics problems. However, the feasibility of these task-level plans relies on the downward refinability of the abstraction into continuous motion. When a domain's refinability is poor, task-level plans that appear valid may ultimately fail during motion planning, requiring replanning and resulting in slower overall performance. Prior works mitigate this by encoding refinement issues as constraints to prune infeasible task plans. However, these approaches only add constraints upon refinement failure, expending significant search effort on infeasible branches. We propose VIZ-COAST, a method of leveraging the common-sense spatial reasoning of large pretrained Vision-Language Models to identify issues with downward refinement a priori, bypassing the need to fix these failures during planning. Experiments on two challenging TAMP domains show that our approach is able to extract plausible constraints from images and domain descriptions, drastically reducing planning times and, in some cases, eliminating downward refinement failures altogether, generalizing to a diverse range of instances from the broader domain.