TrySee: Modular Perception-Enhanced VLM Grounding for Closed-Loop Robot Task Planning in Specialized Domains

📄 arXiv: 2610.35687v1 📥 PDF

作者: Elias Hofele, Thomas Trapp, David Timmermann, Tristan Schnell, Georg Heppner, Arne Roennau

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-10-26

备注: To be published in the proceedings of the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO)

💡 一句话要点

提出TrySee以解决专用领域机器人任务规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 视觉语言模型 机器人任务规划 模块化设计 动态选择机制 领域特定感知

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在专用领域的图像理解和定位能力不足，限制了其在复杂任务中的应用。
  2. 提出的TrySee系统通过模块化设计，将通用VLM推理与领域特定的感知模块结合，实现了闭环任务规划。
  3. 在五个不同领域的实验中，TrySee展示了其在机器人任务规划中的有效性，尤其是在真实环境中的应用表现出色。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）在机器人高层推理和任务规划方面表现出色，但在专用领域的图像解释和定位能力仍面临挑战。本文介绍了TrySee，一个模块化的闭环机器人任务规划管道，将通用VLM推理与领域特定的感知和已建立的机器人组件相结合。该系统由一个固有反应性的循环规划管道组成，增强了领域特定的模块化视觉预处理，以提供在线定位。最后，动态预处理选择机制提升了管道的可扩展性。该系统无需VLM微调或端到端演示，通过可替换的感知模块和运动规划进行适应。该方法在五个不同领域的规划任务上进行了评估，包括一个真实世界的机器人拆解任务，实地测试表明该方法在有限领域特定训练数据的情况下，将VLM规划集成到专用机器人系统中的实用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在专用领域的图像解释和定位能力不足的问题。现有方法在处理复杂任务时，往往需要大量领域特定的训练数据，限制了其适用性。

核心思路：TrySee系统通过模块化的闭环规划管道，将通用的VLM推理与领域特定的感知组件相结合，提供了一种灵活且高效的解决方案。该设计允许系统在不进行VLM微调的情况下，适应不同的任务需求。

技术框架：TrySee的整体架构包括一个循环规划管道，配备领域特定的视觉预处理模块。系统通过动态选择预处理模块来增强可扩展性，确保在不同任务中都能高效运行。

关键创新：该研究的主要创新在于引入了模块化的视觉预处理和动态选择机制，使得系统能够在多种领域中灵活适应，而无需依赖大量的领域特定训练数据。这与传统方法的端到端训练方式形成了鲜明对比。

关键设计：系统设计中采用了可替换的感知模块和运动规划策略，确保在不同任务中能够快速适应。同时，动态选择机制的实现提升了系统的响应速度和准确性。整体架构的设计使得系统具备良好的可扩展性和灵活性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在五个不同领域的实验中，TrySee系统展示了其在机器人任务规划中的有效性，特别是在真实世界的拆解任务中，表现出色。与传统方法相比，系统在任务完成时间和准确性上均有显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

TrySee系统在机器人任务规划中的潜在应用场景包括工业自动化、服务机器人以及复杂环境下的拆解任务。其模块化设计使得系统能够快速适应不同的应用需求，具有广泛的实际价值和未来影响力，尤其是在需要快速响应和高效规划的领域。

📄 摘要（原文）

Vision Language Models (VLMs) have shown impressive capabilities in high-level reasoning and task planning for robots. However, specialized domains remain a challenge for VLMs' image interpretation and grounding abilities. We introduce TrySee, a modular closed-loop robot task planning pipeline integrating general-purpose VLM reasoning with domain-specific perception and established robotics components. The system consists of an inherently reactive cyclic planning pipeline, augmented with domain-specific modular vision preprocessing, to provide online grounding. Finally, a dynamic preprocessing selection mechanism contributes to the scalability of the pipeline. The system requires neither VLM fine-tuning nor end-to-end demonstrations and adapts through replaceable perception modules and motion planning. The approach is evaluated on planning tasks across 5 widely different domains, including a real-world robot disassembly task. The field tests in a brownfield environment demonstrate the approach's practicality in integrating VLM planning into specialized robotic systems with limited domain-specific training data.