Adaptive Vision-Language Grasping via Composable Foundation Priors and Generalizable Grasp Synthesis
作者: Sixu Yan, Shikang Wang, Binhua Huang, Xuanlai Tang, Guohua Fan, Fan Huang, Haoxuan Li, Yongkang Li, Yuhan Li, Bencheng Liao, Zeyu Zhang, Wenyu Liu, Hangxin Liu, Xinggang Wang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2026-09-03
💡 一句话要点
提出AdaRoboVLG以解决机器人抓取中的任务适应性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言-抓取 机器人抓取 可泛化策略 运动学映射 力闭合稳定性 任务适应性 基础模型 多模态融合
📋 核心要点
- 现有的视觉-语言-抓取方法将基础模型与抓取策略紧密耦合，导致在不同任务和机器人手之间的适应性不足。
- AdaRoboVLG通过学习可泛化的基础策略，结合运动学映射和稳定性估计，实现任务自适应抓取合成。
- 实验结果显示，该框架在处理复杂抓取挑战时，性能优于现有方法，并能有效利用空间、认知和时间先验。
📝 摘要（中文）
本文提出了AdaRoboVLG，一个任务自适应的视觉-语言-抓取（VLG）框架，支持不同机器人手的可泛化抓取合成。与现有的VLG方法紧密耦合基础模型和端到端抓取策略不同，AdaRoboVLG学习了一种高效的可泛化基础策略，通过显式的运动学映射和基于力闭合的稳定性估计生成和评估物理可行的抓取候选，同时将任务依赖的理解卸载到专门的基础模型模块。这些模块提供可组合的先验知识，集成到抓取合成过程中，实现上下文自适应的抓取合成，而无需重新训练基础抓取策略。通过广泛的仿真和现实世界实验，结果表明基础策略具有高效学习和强大的跨手泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视觉-语言-抓取方法在不同任务和机器人手之间适应性不足的问题。现有方法往往将基础模型与抓取策略紧密耦合，导致在新环境或新任务下性能下降。
核心思路：AdaRoboVLG的核心思路是通过学习一个高效的可泛化基础策略，利用运动学映射和力闭合稳定性估计来生成和评估抓取候选，同时将任务依赖的理解卸载到专门的基础模型模块。这种设计使得抓取策略能够在不重新训练的情况下适应不同的任务。
技术框架：该框架包括两个主要模块：基础策略模块和基础模型模块。基础策略模块负责生成和评估抓取候选，而基础模型模块则提供任务相关的先验知识，二者通过可组合的方式集成在一起。
关键创新：最重要的技术创新在于将物理抓取合成与任务依赖的理解解耦，从而实现了可扩展的抓取范式。这种解耦使得未来基础模型的进步能够直接转化为抓取能力的提升，而无需重新设计或训练基础抓取策略。
关键设计：在参数设置上，采用了运动学映射和力闭合稳定性估计作为抓取候选的评估标准，损失函数设计上注重抓取的物理可行性和稳定性，网络结构则结合了深度学习与传统控制理论的优势。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基础策略在学习效率和跨手泛化能力上表现优异，相较于现有最先进的方法，抓取合成性能没有下降，同时有效解决了空间、认知和时间先验带来的抓取挑战。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等场景。通过提高机器人在复杂环境中的抓取能力，AdaRoboVLG能够显著提升机器人在实际应用中的灵活性和效率，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
This paper proposes AdaRoboVLG, a task-adaptive Vision-Language-Grasp (VLG) framework that supports generalizable grasp synthesis across different robotic hands. Unlike existing VLG methods that tightly couple foundation models with end-to-end grasp policies, AdaRoboVLG learns an efficient generalizable base policy that generates and evaluates physically feasible grasp candidates through explicit kinematic mapping and force-closure-based stability estimation, while offloading task-dependent understanding to specialized foundation-model modules. These modules provide composable priors that are integrated into the grasp synthesis process, enabling contextually adaptive grasp synthesis without retraining the underlying grasp policy. Through extensive simulation and real-world experiments, we demonstrate that (i) the base policy exhibits efficient learning and strong cross-hand generalization, (ii) the framework effectively incorporates spatial, cognitive, and temporal priors to address three representative grasping challenges without compromising grasp synthesis performance compared to state-of-the-art methods, and (iii) these priors can operate jointly to enable functional grasping in cluttered and dynamic environments. These results indicate that decoupling physical grasp synthesis from task-dependent understanding provides a scalable paradigm for robotic grasping, allowing future advances in foundation models to be directly translated into improved grasp capabilities without redesigning or retraining the underlying grasp policy. Supplementary videos are available at https://adarobovlg.github.io/