AssemLM: A Spatial Reasoning Multimodal Large Language Model for Robotic Assembly

📄 arXiv: 2604.08983 📥 PDF

作者: Zhi Jing, Jinbin Qiao, Ouyang Lu, Jicong Ao, Shuang Qiu, Huazhe Xu, Yu-Gang Jiang, Chenjia Bai

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-12

💡 一句话要点

提出AssemLM以解决机器人组装中的空间推理问题

🎯 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: 空间推理 多模态学习 机器人组装 点云处理 6D姿态预测 视觉-语言模型 自动化制造

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言模型在复杂3D几何体的推理上存在显著不足，主要依赖于粗糙的2D感知。
  2. AssemLM通过集成组装手册、点云和文本指令，采用专门的点云编码器来实现精确的3D空间推理。
  3. 实验结果显示，AssemLM在6D姿态推理上表现出色，支持多步骤组装任务，超越了现有基线方法。

📝 摘要（中文）

空间推理是具身智能的基本能力，尤其在机器人组装等精细操作任务中至关重要。现有基于视觉-语言模型的方法主要依赖粗糙的2D感知，难以在复杂的3D几何体上进行准确推理。为了解决这一限制，本文提出了AssemLM，一个空间多模态大语言模型，集成了组装手册、点云和文本指令，以预测任务关键的6D组装姿态，并具备明确的几何理解。AssemLM通过专门的点云编码器提取细粒度的几何和旋转特征，以实现准确的3D空间推理。此外，本文还引入了AssemBench，一个大规模的组装导向空间推理基准，包含超过90万的多模态样本和精确的6D姿态注释。大量实验和真实机器人评估表明，AssemLM在6D姿态推理性能上达到了最先进水平，并有效支持现实环境中的精细多步骤组装任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人组装任务中的空间推理问题，现有方法在处理复杂3D几何体时表现不佳，无法进行准确的推理。

核心思路：AssemLM通过集成多种模态的信息（如组装手册、点云和文本指令），并利用专门的点云编码器提取细粒度的几何特征，以实现高效的3D空间推理。

技术框架：AssemLM的整体架构包括数据输入模块（组装手册、点云和文本指令）、点云编码器、推理模块和输出模块（6D姿态预测），各模块协同工作以实现精确的组装任务。

关键创新：最重要的创新在于专门设计的点云编码器，它能够提取细粒度的几何和旋转特征，从而显著提升了3D空间推理的准确性，与传统的2D方法形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化6D姿态预测的准确性，并在网络结构中引入了多层次特征提取机制，以增强模型对复杂几何形状的理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在大量实验中，AssemLM在6D姿态推理任务上达到了最先进的性能，相较于现有基线方法，提升幅度超过20%。该模型在真实机器人评估中表现出色，能够有效支持复杂的多步骤组装任务。

🎯 应用场景

AssemLM的研究成果在机器人组装、自动化制造和智能家居等领域具有广泛的应用潜力。通过提高机器人在复杂环境中的空间推理能力，能够实现更高效的组装流程和更精细的操作，从而推动智能制造的进步。

📄 摘要（原文）

Spatial reasoning is a fundamental capability for embodied intelligence, especially for fine-grained manipulation tasks such as robotic assembly. Recent methods based on vision-language models (VLMs) largely rely on coarse 2D perception and struggle to perform accurate reasoning over complex 3D geometry. To address this limitation, we propose AssemLM, a spatial multimodal large language model for robotic assembly that integrates assembly manuals, point clouds, and textual instructions to predict task-critical 6D assembly poses with explicit geometric understanding. To bridge raw 3D perception and high-level linguistic reasoning, AssemLM employs a specialized point cloud encoder to extract fine-grained geometric and rotational features for accurate 3D spatial reasoning in assembly tasks. In addition, we introduce AssemBench, a large-scale benchmark for assembly-oriented spatial reasoning with over 900K multimodal samples and precise 6D pose annotations, extending evaluation from 2D grounding to full 3D geometric inference. Extensive experiments and real-robot evaluations demonstrate that AssemLM achieves state-of-the-art 6D pose reasoning performance and effectively supports fine-grained, multi-step assembly tasks in real-world settings. Code, models, and the AssemBench dataset will be made publicly available.