Toward Accurate Long-Horizon Robotic Manipulation: Language-to-Action with Foundation Models via Scene Graphs

📄 arXiv: 2510.27558v1 📥 PDF

作者: Sushil Samuel Dinesh, Shinkyu Park

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-31

💡 一句话要点

提出基于场景图的语言到动作框架，利用预训练模型实现精确的长时程机器人操作

🎯 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: 机器人操作 长时程任务 预训练模型 场景图 语言到动作

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法通常需要特定领域的训练数据，泛化能力有限，难以适应复杂环境。
  2. 该框架利用预训练基础模型进行多模态感知和通用推理，结合动态场景图实现空间感知和任务排序。
  3. 实验结果表明，该框架在桌面机器人操作任务中表现出潜力，无需特定领域训练即可实现有效操作。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种框架，该框架利用预训练的基础模型进行机器人操作，而无需特定领域的训练。该框架集成了现成的模型，将来自基础模型的多模态感知与能够进行鲁棒任务排序的通用推理模型相结合。场景图在该框架内动态维护，提供空间感知并实现对环境的一致推理。通过一系列桌面机器人操作实验对该框架进行了评估，结果突出了其在现成的基础模型之上构建机器人操作系统的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中长时程任务规划和执行的准确性问题。现有方法通常依赖于特定任务的训练数据，泛化能力差，难以适应复杂和动态的环境。此外，如何有效地利用预训练模型进行机器人操作也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的基础模型进行多模态感知和通用推理，并结合动态维护的场景图来增强空间感知能力。通过将语言指令转化为动作序列，实现机器人对长时程任务的准确执行。这种方法避免了特定领域的训练，提高了泛化能力。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 多模态感知模块：利用预训练的基础模型（如视觉语言模型）从图像和语言指令中提取特征。2) 场景图构建与维护模块：动态构建和维护场景图，表示环境中物体之间的关系和状态。3) 推理模块：利用通用推理模型（如大型语言模型）根据场景图和语言指令生成任务序列。4) 动作执行模块：将任务序列转化为具体的机器人动作，并执行这些动作。

关键创新：该论文的关键创新在于将预训练的基础模型、场景图和通用推理模型相结合，形成一个完整的机器人操作框架。这种框架无需特定领域的训练，即可实现对复杂任务的准确执行。此外，动态场景图的维护也提高了框架对环境变化的适应能力。

关键设计：论文中没有明确提及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，场景图的构建和维护方式，以及如何将多模态信息融入到推理模型中，是影响框架性能的关键设计。

📊 实验亮点

论文通过一系列桌面机器人操作实验验证了该框架的有效性。实验结果表明，该框架能够成功完成各种复杂的操作任务，例如整理桌面、组装物体等。虽然论文没有提供具体的性能数据和对比基线，但实验结果突出了该框架在无需特定领域训练的情况下，实现机器人操作的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作场景，如家庭服务机器人、工业自动化机器人、医疗辅助机器人等。通过利用预训练模型和场景图，机器人可以更好地理解人类指令，适应复杂环境，并完成各种长时程任务。该研究有助于推动机器人技术的普及和应用，提高生产效率和服务质量。

📄 摘要（原文）

This paper presents a framework that leverages pre-trained foundation models for robotic manipulation without domain-specific training. The framework integrates off-the-shelf models, combining multimodal perception from foundation models with a general-purpose reasoning model capable of robust task sequencing. Scene graphs, dynamically maintained within the framework, provide spatial awareness and enable consistent reasoning about the environment. The framework is evaluated through a series of tabletop robotic manipulation experiments, and the results highlight its potential for building robotic manipulation systems directly on top of off-the-shelf foundation models.