NL2SpaTiaL: Generating Geometric Spatio-Temporal Logic Specifications from Natural Language for Manipulation Tasks
作者: Licheng Luo, Yu Xia, Kaier Liang, Mingyu Cai
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-15
💡 一句话要点
提出NL2SpaTiaL数据集和翻译验证框架，用于机器人操作任务中的自然语言到时空逻辑生成。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 时空逻辑 自然语言处理 指令跟随 数据集生成
📋 核心要点
- 现有方法在机器人操作任务中，主要依赖时序逻辑，忽略了物体间的空间关系，导致指令理解不足。
- 论文提出NL2SpaTiaL数据集和翻译验证框架，通过合成时空逻辑规范并反向翻译为自然语言，对齐空间关系和时间目标。
- 实验表明，基于SpaTiaL的表示能够为指令跟随提供更可解释、可验证和可组合的基础，提升任务性能。
📝 摘要（中文）
时空逻辑(SpaTiaL)为表达几何空间需求提供了一种原则性的形式化方法，这对于机器人操作至关重要，因为物体位置、邻域关系、姿态约束和交互直接决定了任务的成功。然而，先前的工作主要依赖于标准时序逻辑(TL)，它仅对机器人轨迹进行建模，而忽略了对象级别的交互。现有数据集由随机生成的TL公式与自然语言描述配对构建，因此涵盖了时序运算符，但未能表示操作任务所依赖的分层空间关系。为了解决这一差距，我们引入了一个数据集生成框架，该框架合成SpaTiaL规范，并通过确定性的、语义保留的反向翻译过程将其转换为自然语言描述。该流程生成了NL2SpaTiaL数据集，将自然语言与多层次的空间关系和时间目标对齐，以反映操作任务的组合结构。在此基础上，我们提出了一个翻译-验证框架，该框架配备了一个基于语言的语义检查器，以确保生成的SpaTiaL公式忠实地编码了输入描述所指定的语义。在一系列操作任务上的实验表明，基于SpaTiaL的表示为指令跟随提供了更可解释、可验证和可组合的基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作任务的指令理解方法，主要依赖于时序逻辑（TL），这种方法侧重于机器人自身的轨迹规划，而忽略了操作任务中至关重要的物体间的空间关系（例如：物体A在物体B的左边）。这种忽略导致模型难以理解和执行复杂的、依赖空间关系的指令。现有数据集也缺乏对空间关系的有效建模，无法训练出能够处理复杂操作任务的模型。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含自然语言描述和对应时空逻辑（SpaTiaL）公式的数据集，并设计一个翻译验证框架，将自然语言指令准确地转换为SpaTiaL公式。SpaTiaL能够显式地表达物体间的空间关系和时间约束，从而使机器人能够更好地理解和执行操作任务。通过确定性的反向翻译过程，保证了数据集的质量和语义一致性。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：数据集生成和翻译验证。数据集生成部分，首先随机生成SpaTiaL公式，然后通过确定性的反向翻译过程将其转换为自然语言描述，构建NL2SpaTiaL数据集。翻译验证部分，接收自然语言指令，生成对应的SpaTiaL公式，然后使用基于语言的语义检查器验证生成的公式是否忠实地编码了输入指令的语义。如果验证失败，则进行修正或重新生成。
关键创新：论文的关键创新在于：1）提出了NL2SpaTiaL数据集，该数据集显式地包含了物体间的空间关系和时间约束，弥补了现有数据集的不足。2）提出了确定性的反向翻译过程，保证了数据集的质量和语义一致性。3）提出了基于语言的语义检查器，用于验证生成的SpaTiaL公式是否忠实地编码了输入指令的语义。与现有方法相比，该方法能够更好地处理复杂的、依赖空间关系的指令。
关键设计：数据集生成过程中，SpaTiaL公式的生成规则和反向翻译规则的设计是关键。反向翻译规则需要保证语义的准确性和自然语言表达的多样性。语义检查器的设计需要能够有效地检测生成的SpaTiaL公式是否违反了输入指令的语义约束。具体的参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。
📊 实验亮点
实验结果表明，基于SpaTiaL的表示在指令跟随任务中表现优于传统的时序逻辑方法。具体性能数据和对比基线在论文中未明确给出，属于未知信息。但论文强调了SpaTiaL表示能够提供更可解释、可验证和可组合的指令理解，从而提升任务性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如：家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等。通过将自然语言指令转换为可执行的时空逻辑规范，机器人能够更好地理解用户的意图，并执行复杂的任务。该研究还有助于提高机器人操作的安全性、可靠性和可解释性，促进人机协作。
📄 摘要（原文）
Spatio-Temporal Logic (SpaTiaL) offers a principled formalism for expressing geometric spatial requirements-an essential component of robotic manipulation, where object locations, neighborhood relations, pose constraints, and interactions directly determine task success. Yet prior works have largely relied on standard temporal logic (TL), which models only robot trajectories and overlooks object-level interactions. Existing datasets built from randomly generated TL formulas paired with natural-language descriptions therefore cover temporal operators but fail to represent the layered spatial relations that manipulation tasks depend on. To address this gap, we introduce a dataset generation framework that synthesizes SpaTiaL specifications and converts them into natural-language descriptions through a deterministic, semantics-preserving back-translation procedure. This pipeline produces the NL2SpaTiaL dataset, aligning natural language with multi-level spatial relations and temporal objectives to reflect the compositional structure of manipulation tasks. Building on this foundation, we propose a translation-verification framework equipped with a language-based semantic checker that ensures the generated SpaTiaL formulas faithfully encode the semantics specified by the input description. Experiments across a suite of manipulation tasks show that SpaTiaL-based representations yield more interpretable, verifiable, and compositional grounding for instruction following. Project website: https://sites.google.com/view/nl2spatial