論文の概要: Perceiving, Reasoning, Adapting: A Dual-Layer Framework for VLM-Guided Precision Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05064v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 00:55:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:21:21.957084
• Title: Perceiving, Reasoning, Adapting: A Dual-Layer Framework for VLM-Guided Precision Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: VLM誘導精密ロボットマニピュレーションのための2層フレームワークの認識, 推論, 適応
• Authors: Qingxuan Jia, Guoqin Tang, Zeyuan Huang, Zixuan Hao, Ning Ji, Shihang, Yin, Gang Chen,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、ロボット操作において顕著な可能性を示す。 しかし、複雑な微調整タスクを高速かつ高精度で実行する際の課題は継続する。 本稿では,ロボットの高速かつ高精度かつ誤り訂正可能な微調整を可能にするプログレッシブVLM計画アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.434849352801735
• License:
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) demonstrate remarkable potential in robotic manipulation, yet challenges persist in executing complex fine manipulation tasks with high speed and precision. While excelling at high-level planning, existing VLM methods struggle to guide robots through precise sequences of fine motor actions. To address this limitation, we introduce a progressive VLM planning algorithm that empowers robots to perform fast, precise, and error-correctable fine manipulation. Our method decomposes complex tasks into sub-actions and maintains three key data structures: task memory structure, 2D topology graphs, and 3D spatial networks, achieving high-precision spatial-semantic fusion. These three components collectively accumulate and store critical information throughout task execution, providing rich context for our task-oriented VLM interaction mechanism. This enables VLMs to dynamically adjust guidance based on real-time feedback, generating precise action plans and facilitating step-wise error correction. Experimental validation on complex assembly tasks demonstrates that our algorithm effectively guides robots to rapidly and precisely accomplish fine manipulation in challenging scenarios, significantly advancing robot intelligence for precision tasks.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、ロボット操作において顕著な可能性を示すが、複雑な微細操作タスクを高速かつ高精度に実行することは課題である。 高レベルの計画に優れる一方で、既存のVLM手法は、精密な運動動作のシーケンスを通してロボットを誘導するのに苦労している。 この制限に対処するために、ロボットに高速で正確で、エラー修正可能な微調整を可能にするプログレッシブなVLM計画アルゴリズムを導入する。 本手法は,複雑なタスクをサブアクションに分解し,タスクメモリ構造,2次元トポロジーグラフ,3次元空間ネットワークという3つの重要なデータ構造を維持し,高精度な空間意味融合を実現する。 これらの3つのコンポーネントは、タスク実行を通じて重要な情報をまとめて蓄積し、タスク指向のVLMインタラクションメカニズムにリッチなコンテキストを提供する。 これにより、VLMはリアルタイムフィードバックに基づいてガイダンスを動的に調整し、正確なアクションプランを生成し、ステップワイズエラー修正を容易にする。 複雑な組立タスクに対する実験的な検証により,我々のアルゴリズムは,困難シナリオにおけるロボットの高速かつ高精度な操作を効果的に指導し,精度の高いタスクのためのロボット知能を著しく向上させることを示した。

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