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: 2026-06-12
💡 一句话要点
提出GRASP框架以解决机器人自然语言理解问题
🎯 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: 自然语言处理 机器人技术 视觉语言模型 神经符号推理 边界框检测 开放词汇 桌面操作
📋 核心要点
- 现有的机器人任务和运动规划方法计算负担较重，且通常需要大量示例进行训练，限制了其在实际应用中的灵活性。
- GRASP框架通过利用预训练的视觉语言模型，将自然语言查询转化为神经符号目标状态，从而实现开放词汇的桌面操作。
- 在90次真实机器人试验中，GRASP在三个难度级别上取得了73.3%的成功率，显示出其在无需特定任务训练下的有效性。
📝 摘要（中文）
为了使机器人有效融入家庭或工业环境，机器必须实时适应自然语言提示。尽管视觉语言模型（VLMs）已在机器人任务和运动规划中实现了零样本泛化，但当前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（基础推理与符号规划）框架，旨在实现开放词汇的桌面操作。该方法利用预训练的VLM将自然语言查询转换为神经符号目标状态，通过边界框检测管道与物理世界相结合。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次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理解和执行任务中的局限性，现有方法通常计算复杂且需要大量训练数据，难以适应多变的环境和任务。
核心思路：论文提出的GRASP框架通过将自然语言查询转化为神经符号目标状态，利用预训练的视觉语言模型，允许机器人在不依赖固定颜色或坐标的情况下理解和执行任务。
技术框架：GRASP框架主要包括三个模块：自然语言处理模块、神经符号推理模块和边界框检测模块。自然语言处理模块负责解析用户输入，神经符号推理模块将解析结果转化为目标状态，边界框检测模块则负责将目标状态与物理环境中的对象进行匹配。
关键创新：GRASP的创新之处在于其开放词汇能力，使机器人能够理解抽象空间概念，而无需进行额外的微调，这与传统方法形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，GRASP使用了预训练的视觉语言模型，结合了边界框检测技术，确保了目标状态的准确性和实时性。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考论文的具体内容。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在90次真实机器人试验中，GRASP框架在三个不同难度级别上实现了73.3%的成功率，显示出其在无需特定任务训练下的有效性。这一结果显著优于传统方法，表明GRASP在实际应用中的潜力。
🎯 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。通过提高机器人对自然语言指令的理解能力，GRASP框架能够显著提升机器人在复杂环境中的操作灵活性和效率，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.