Bridging Semantics and Kinematics: A Modular Framework for Zero-Shot Robotic Manipulation
作者: Ali Alabbas, Dipshikha Das, Camillo Murgia, Sainul Ansary, Alaa Elkamash, Philip Long
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-22
备注: Accepted to RO-MAN 2026
💡 一句话要点
提出模块化框架以解决零-shot语言引导机器人操作问题
🎯 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: 零-shot学习 机器人操作 模块化框架 视觉感知 语义理解 任务执行 动态生成 无碰撞轨迹
📋 核心要点
- 现有方法在处理复杂的机器人操作时，往往依赖于领域特定的训练或手动坐标编程，限制了其灵活性和适应性。
- 论文提出的框架通过模块化设计，结合视觉感知、语义解释和任务执行，能够在没有训练的情况下实现语言引导的机器人操作。
- 在两个零-shot实验设置中，该框架实现了62%的端到端任务成功率，显示出其在复杂操作中的有效性和可靠性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种模块化的无训练框架，用于在半结构化环境中进行零-shot语言引导的机器人操作。该架构通过将视觉-动作管道分解为视觉感知、语义解释和任务执行三个阶段，弥合了高层推理与低层运动学之间的差距。为了解决标准视觉-语言模型中固有的空间模糊性和语义幻觉，感知模块采用了FastSAM和Set-of-Mark（SoM）提示，动态生成有根的字母数字视觉锚点。最终，该框架在两个零-shot实验设置中进行了评估，展示了在复杂物理动作执行中的可靠性，成功率达到62%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在半结构化环境中进行零-shot语言引导的机器人操作问题。现有方法通常依赖于领域特定的训练，导致灵活性不足和适应性差。
核心思路：论文的核心思路是通过模块化设计，将视觉-动作管道分解为三个阶段，从而实现高层推理与低层运动学的有效结合。这种设计使得机器人能够在没有特定训练的情况下，理解和执行复杂的任务指令。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：视觉感知模块、语义解释模块和任务执行模块。视觉感知模块使用FastSAM和SoM提示生成视觉锚点，语义解释模块作为大型语言模型（LLM）翻译人类指令，任务执行模块则通过MoveIt任务构造器生成无碰撞轨迹。
关键创新：最重要的技术创新在于通过动态生成视觉锚点来解决空间模糊性和语义幻觉问题，同时将LLM作为语义路由器，提升了指令的可验证性和可重构性。这与现有方法的静态处理方式形成了鲜明对比。
关键设计：在设计中，采用了FastSAM和SoM提示来增强视觉感知的准确性，LLM的使用则确保了对复杂指令的有效解析。此外，任务执行模块通过MoveIt任务构造器生成的轨迹确保了操作的安全性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在两个零-shot实验设置中，该框架实现了62%的端到端任务成功率，表明其在复杂物理动作执行中的有效性。这一结果显著高于传统方法，展示了该框架在无训练情况下的强大能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、工业自动化和服务机器人等。通过实现零-shot操作，该框架可以大幅提升机器人在动态和不确定环境中的适应能力，降低部署成本，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
This paper presents a modular training-free framework for zero-shot, language-guided robotic manipulation in semi-structured environments. The architecture bridges the gap between high-level reasoning and low-level kinematics by decomposing the vision-action pipeline into three stages: visual perception, semantic interpretation, and task execution. To overcome the spatial ambiguity and semantic hallucinations inherent in standard Vision-Language Models (VLMs), the perception module employs FastSAM and Set-of-Mark (SoM) prompting to dynamically generate grounded, alphanumeric visual anchors. The same foundation model then operates purely as a Large Language Model (LLM) to act as a semantic router, translating unconstrained human directives into verifiable, reconfigurable configurations. Finally, these configurations are dynamically parsed by a Task Orchestrator into MoveIt Task Constructor (MTC) to generate collision-free trajectories. The framework is evaluated across two zero-shot experimental setups: unconstrained open-world sequential manipulation and dense relational spatial reasoning, achieving a 62% end-to-end task success rate across both scenarios, demonstrating its capacity to reliably execute complex physical actions without domain-specific training or manual coordinate programming.