SIMPACT: Simulation-Enabled Action Planning using Vision-Language Models
作者: Haowen Liu, Shaoxiong Yao, Haonan Chen, Jiawei Gao, Jiayuan Mao, Jia-Bin Huang, Yilun Du
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-12-05
💡 一句话要点
SIMPACT：利用视觉-语言模型和仿真进行动作规划，解决机器人操作中物理理解不足的问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视觉-语言模型 机器人操作 物理仿真 动作规划 具身智能 物理推理 仿真循环 RGB-D感知
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型缺乏对物理动态的具身理解，难以应用于需要物理推理的机器人操作任务。
- SIMPACT通过在测试时构建仿真环境，让VLM在仿真中进行动作规划和推理，从而赋予其物理理解能力。
- SIMPACT在真实世界的刚体和可变形体操作任务上取得了优于现有方法的性能，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型(VLMs)展现了卓越的常识和语义推理能力，但缺乏对物理动态的具身理解。这是因为VLMs在静态的互联网规模视觉-语言数据上训练，这些数据不包含因果交互或动作条件下的变化。因此，将VLMs用于需要物理理解、推理和相应动作规划的精细机器人操作任务仍然具有挑战性。为了克服这一点，我们提出了SIMPACT，这是一个测试时、基于仿真的动作规划框架，通过仿真循环世界建模赋予VLMs物理推理能力，而无需任何额外的训练。从单个RGB-D观测中，SIMPACT有效地构建物理仿真，使VLM能够提出明智的动作，观察模拟的rollout，并迭代地改进其推理。通过将语言推理与物理预测相结合，我们基于仿真的VLM能够以物理具身的方式理解接触动力学和动作结果。我们的方法在五个具有挑战性的真实刚体和可变形体操作任务上表现出最先进的性能，这些任务需要精细的物理推理，优于现有的通用机器人操作模型。我们的结果表明，在测试时通过高效仿真将物理理解嵌入到VLM推理中，为实现通用具身智能提供了一条有希望的途径。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉-语言模型（VLMs）在机器人操作任务中由于缺乏物理世界理解而表现不佳的问题。现有的VLMs主要在静态图像和文本数据上训练，缺乏对动作与环境交互的因果关系建模能力，因此难以进行需要精细物理推理的机器人操作。
核心思路：SIMPACT的核心思路是在测试时，利用VLM进行动作规划的同时，构建一个仿真环境，让VLM在仿真环境中进行rollout，观察动作的物理效果，并根据仿真结果迭代优化动作规划。通过这种仿真循环的方式，赋予VLM物理推理能力，使其能够更好地理解动作与环境之间的交互。
技术框架：SIMPACT的整体框架包括以下几个主要模块：1) 从RGB-D图像构建物理仿真环境；2) VLM根据当前状态提出候选动作；3) 在仿真环境中执行候选动作，并观察rollout结果；4) VLM根据rollout结果评估动作的优劣，并迭代优化动作规划。这个过程循环进行，直到找到最优的动作序列。
关键创新：SIMPACT的关键创新在于将VLM的语言推理能力与物理仿真相结合，在测试时赋予VLM物理理解能力，而无需额外的训练。这种方法充分利用了VLM的语义推理能力，同时弥补了其在物理理解方面的不足。与现有方法相比，SIMPACT不需要预先训练一个复杂的物理模型，而是通过在线仿真来学习物理动态。
关键设计：SIMPACT的关键设计包括：1) 如何高效地从RGB-D图像构建物理仿真环境；2) 如何设计VLM的动作提议和评估机制，使其能够有效地利用仿真结果进行动作规划；3) 如何平衡仿真精度和计算效率，以保证SIMPACT的实时性。论文中可能涉及一些特定的参数设置，例如仿真步长、rollout长度、VLM的prompt设计等，但具体细节需要参考论文原文。
📊 实验亮点
SIMPACT在五个具有挑战性的真实刚体和可变形体操作任务上取得了state-of-the-art的性能，超越了现有的通用机器人操作模型。这表明通过在测试时将物理理解嵌入到VLM推理中，可以显著提升机器人的操作能力。具体的性能数据和提升幅度需要在论文原文中查找。
🎯 应用场景
SIMPACT具有广泛的应用前景，可应用于各种需要精细物理推理的机器人操作任务，例如：家庭服务机器人、工业自动化、医疗机器人等。该研究有助于提升机器人在复杂环境中的适应性和操作能力，推动机器人技术的智能化发展，并最终实现通用具身智能。
📄 摘要（原文）
Vision-Language Models (VLMs) exhibit remarkable common-sense and semantic reasoning capabilities. However, they lack a grounded understanding of physical dynamics. This limitation arises from training VLMs on static internet-scale visual-language data that contain no causal interactions or action-conditioned changes. Consequently, it remains challenging to leverage VLMs for fine-grained robotic manipulation tasks that require physical understanding, reasoning, and corresponding action planning. To overcome this, we present SIMPACT, a test-time, SIMulation-enabled ACTion Planning framework that equips VLMs with physical reasoning through simulation-in-the-loop world modeling, without requiring any additional training. From a single RGB-D observation, SIMPACT efficiently constructs physics simulations, enabling the VLM to propose informed actions, observe simulated rollouts, and iteratively refine its reasoning. By integrating language reasoning with physics prediction, our simulation-enabled VLM can understand contact dynamics and action outcomes in a physically grounded way. Our method demonstrates state-of-the-art performance on five challenging, real-world rigid-body and deformable manipulation tasks that require fine-grained physical reasoning, outperforming existing general-purpose robotic manipulation models. Our results demonstrate that embedding physics understanding via efficient simulation into VLM reasoning at test time offers a promising path towards generalizable embodied intelligence. Project webpage can be found at https://simpact-bot.github.io