BINDER: Instantly Adaptive Mobile Manipulation with Open-Vocabulary Commands

📄 arXiv: 2511.22364v1 📥 PDF

作者: Seongwon Cho, Daechul Ahn, Donghyun Shin, Hyeonbeom Choi, San Kim, Jonghyun Choi

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-27

备注: 12 pages, 8 figures

💡 一句话要点

BINDER：基于开放词汇命令的即时自适应移动操作框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 移动操作 开放词汇 动态环境 多模态学习 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有开放词汇移动操作方法在环境更新上存在盲区，导致对动态变化的感知不足，容易出现错误。
  2. BINDER框架通过双重模块设计，将战略规划（DRM）与即时环境监控（IRM）解耦，实现持续感知和快速响应。
  3. 实验表明，BINDER在动态环境中比现有方法显著提高了任务成功率和效率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

开放词汇移动操作（OVMM）要求机器人在动态环境变化下，遵循语言指令进行导航和操作，同时更新其世界表征。然而，现有方法通常仅在离散更新点（如导航目标、航点或动作步骤结束时）更新世界表征，导致机器人对更新间隔期间的环境变化“视而不见”，进而引发级联故障：忽略物体、延迟错误检测和滞后重规划。为解决此局限，我们提出了BINDER（Bridging INstant and DEliberative Reasoning），一个双重过程框架，将战略规划与连续环境监控解耦。BINDER集成了深思熟虑响应模块（DRM，用于任务规划的多模态LLM）和即时响应模块（IRM，用于连续监控的视频LLM）。两模块互补：DRM利用结构化3D场景更新进行战略规划，并指导IRM关注的内容；IRM分析视频流以更新记忆、纠正正在进行的动作，并在必要时触发重规划。通过这种双向协调，各模块平衡了保持感知和避免高成本更新之间的矛盾，从而在动态条件下实现鲁棒的自适应。在三个具有动态对象放置的真实环境中评估表明，BINDER比最先进的基线方法实现了更高的成功率和效率，证明了其在实际部署中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放词汇移动操作（OVMM）中，机器人在动态环境中由于环境表征更新不及时而导致的感知盲区问题。现有方法通常只在特定时间点更新环境信息，无法实时感知环境变化，导致机器人错过关键信息，出现操作失误或需要延迟重规划。

核心思路：BINDER的核心思路是将任务规划和环境监控解耦，通过两个模块协同工作：深思熟虑响应模块（DRM）负责战略规划和任务分解，即时响应模块（IRM）负责持续监控环境变化。DRM指导IRM关注的关键区域，IRM则实时更新环境信息并反馈给DRM，从而实现快速响应和动态调整。

技术框架：BINDER框架包含两个主要模块：DRM和IRM。DRM是一个多模态LLM，接收语言指令和3D场景信息，输出任务规划。IRM是一个视频LLM，接收视频流，分析环境变化，并更新记忆。两个模块通过双向通信进行协调：DRM将任务规划信息传递给IRM，指导其关注的区域；IRM将环境变化信息反馈给DRM，触发重规划或动作调整。

关键创新：BINDER的关键创新在于其双重过程框架，将战略规划和即时环境监控相结合。与现有方法相比，BINDER能够实时感知环境变化，并根据变化动态调整任务规划和动作执行，从而提高了机器人的鲁棒性和适应性。

关键设计：DRM使用多模态LLM进行任务规划，可以处理语言指令和3D场景信息。IRM使用视频LLM进行环境监控，可以实时分析视频流并检测环境变化。DRM和IRM之间的双向通信机制是关键，保证了信息的及时传递和协同工作。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

BINDER在三个真实世界的动态环境中进行了评估，实验结果表明，BINDER比最先进的基线方法实现了更高的任务成功率和效率。具体性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。但总体而言，实验结果验证了BINDER在实际部署中的有效性。

🎯 应用场景

BINDER框架可应用于各种需要机器人进行移动操作的动态环境，例如家庭服务、仓储物流、医疗护理等。该研究有助于提升机器人在复杂环境中的自主性和适应性，使其能够更好地完成各种任务，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。

📄 摘要（原文）

Open-vocabulary mobile manipulation (OVMM) requires robots to follow language instructions, navigate, and manipulate while updating their world representation under dynamic environmental changes. However, most prior approaches update their world representation only at discrete update points such as navigation targets, waypoints, or the end of an action step, leaving robots blind between updates and causing cascading failures: overlooked objects, late error detection, and delayed replanning. To address this limitation, we propose BINDER (Bridging INstant and DEliberative Reasoning), a dual process framework that decouples strategic planning from continuous environment monitoring. Specifically, BINDER integrates a Deliberative Response Module (DRM, a multimodal LLM for task planning) with an Instant Response Module (IRM, a VideoLLM for continuous monitoring). The two modules play complementary roles: the DRM performs strategic planning with structured 3D scene updates and guides what the IRM attends to, while the IRM analyzes video streams to update memory, correct ongoing actions, and trigger replanning when necessary. Through this bidirectional coordination, the modules address the trade off between maintaining awareness and avoiding costly updates, enabling robust adaptation under dynamic conditions. Evaluated in three real world environments with dynamic object placement, BINDER achieves substantially higher success and efficiency than SoTA baselines, demonstrating its effectiveness for real world deployment.