Bounding Boxes as Goals: Language-Conditioned Grasping via Neuro-Symbolic Planning
作者: Allison Andreyev, Landon Eum, Nestor Tiglao, Romel Gomez
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, eess.SY
发布日期: 2026-06-11 (更新: 2026-06-12)
备注: Project website: https://allisonandreyev.github.io/grasp.github.io/
💡 一句话要点
提出GRASP框架以解决机器人语言理解与抓取任务问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人抓取 自然语言处理 视觉-语言模型 神经符号规划 开放词汇 边界框检测 任务规划 多模态学习
📋 核心要点
- 现有方法在机器人任务执行中往往计算复杂且需要大量示例训练，限制了其实时适应能力。
- 论文提出GRASP框架，通过预训练的VLM将自然语言转化为神经符号目标，支持抽象空间概念的理解。
- 在90个真实机器人试验中，GRASP在三个难度级别上实现了73.3%的成功率，展示了其有效性与灵活性。
📝 摘要（中文）
为了使机器人有效融入家庭或工业环境，必须能够实时适应自然语言提示。尽管视觉-语言模型（VLMs）在机器人任务和运动规划（TAMP）中实现了零样本泛化，但现有的最先进方法通常计算负担沉重或需要在数千个示例上进行广泛训练。我们提出了GRASP（基于神经符号规划的目标设定），这是朝向开放词汇桌面操作的一步。该方法利用预训练的VLM将自然语言查询转换为基于物理世界的神经符号目标状态，通过边界框检测管道实现。与依赖固定颜色列表或硬编码坐标的方法不同，GRASP使机器人能够解释抽象空间概念，如“顶层架子”，并在无需额外微调的情况下执行任务。我们在三个难度级别的90个真实机器人试验中实现了73.3%的整体成功率，无需特定任务训练。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人在自然语言提示下进行抓取任务时的实时适应性问题。现有方法通常计算复杂，且需要大量的任务特定训练，限制了其在动态环境中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的视觉-语言模型（VLM）将自然语言查询转化为神经符号目标状态，从而使机器人能够理解和执行抽象的空间概念，而无需额外的微调。
技术框架：GRASP框架包括自然语言处理模块、目标状态生成模块和边界框检测模块。首先，输入的自然语言通过VLM进行处理，生成对应的目标状态；接着，利用边界框检测技术将目标状态与物理世界中的对象进行关联。
关键创新：GRASP的主要创新在于其开放词汇能力，能够处理抽象空间概念，如“顶层架子”，而不依赖于固定的颜色或坐标。这一特性使得机器人在多变环境中具有更高的灵活性和适应性。
关键设计：在设计中，GRASP采用了预训练的VLM作为基础，结合神经符号规划方法，确保了目标状态的生成与物理环境的紧密结合。关键参数设置包括边界框的检测精度和目标状态的语义理解能力，这些都经过优化以提高整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在90个真实机器人试验中，GRASP框架在三个不同难度级别上实现了73.3%的成功率，显示出其在无需任务特定训练的情况下，仍能有效执行复杂抓取任务的能力。这一结果相较于现有方法具有显著提升，证明了其创新性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭自动化、工业机器人和服务机器人等场景。通过实现自然语言与机器人操作的无缝对接，GRASP框架能够显著提升机器人在复杂环境中的自主性和灵活性，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
For robotics to be effectively integrated into household or industrial environments, machines must adapt to natural-language prompts in real time. Although Vision-Language Models (VLMs) have enabled zero-shot generalization in robot task and motion planning (TAMP), current state-of-the-art approaches often remain computationally "heavyweight" or require extensive training on thousands of demonstrations. We present GRASP (Grounded Reasoning and Symbolic Planning), a framework designed as a step toward open-vocabulary tabletop manipulation. Our approach leverages a pretrained VLM to translate natural-language queries into neuro-symbolic goal states, grounded in the physical world via a bounding-box detection pipeline. Unlike methods that rely on fixed color lists or hard-coded coordinates, GRASP enables robots to interpret abstract spatial concepts such as "top shelf" and execute tasks without additional fine-tuning. We achieve 73.3% overall success across 90 real-robot trials at three difficulty levels, requiring no task-specific training.