論文の概要: Towards Logic-Aware Manipulation: A Knowledge Primitive for VLM-Based Assistants in Smart Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11275v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 04:36:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.296369
• Title: Towards Logic-Aware Manipulation: A Knowledge Primitive for VLM-Based Assistants in Smart Manufacturing
• Title（参考訳）: 論理認識マニピュレーションに向けて:スマートマニュファクチャリングにおけるVLMベースのアシスタントの知識プリミティブ
• Authors: Suchang Chen, Daqiang Guo,
• Abstract要約: オブジェクト中心の操作論理モデルを形式化し、8フィールドとしてシリアライズする。 オブジェクト、インターフェース、トラジェクトリ、トレランス、および第一級知識信号としてフォース/インピーダンス情報を公開する。 我々は、最近のVLM/LLM計画ベンチマークから適応した計画品質指標を用いて、条件付きVLM計画を分析する。 スマートマニュファクチャリング企業におけるアシスタントシステムのビルディングブロックとして,同じスキーマがトレーニング時に分類タグ付きデータ拡張をサポートし,テスト時に論理認識検索が促進されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing pipelines for vision-language models (VLMs) in robotic manipulation prioritize broad semantic generalization from images and language, but typically omit execution-critical parameters required for contact-rich actions in manufacturing cells. We formalize an object-centric manipulation-logic schema, serialized as an eight-field tuple τ, which exposes object, interface, trajectory, tolerance, and force/impedance information as a first-class knowledge signal between human operators, VLM-based assistants, and robot controllers. We instantiate τ and a small knowledge base (KB) on a 3D-printer spool-removal task in a collaborative cell, and analyze τ-conditioned VLM planning using plan-quality metrics adapted from recent VLM/LLM planning benchmarks, while demonstrating how the same schema supports taxonomy-tagged data augmentation at training time and logic-aware retrieval-augmented prompting at test time as a building block for assistant systems in smart manufacturing enterprises.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作における既存の視覚言語モデル(VLM)のパイプラインは、画像や言語から広範囲なセマンティックな一般化を優先するが、通常、製造細胞におけるコンタクトリッチな動作に必要な実行クリティカルパラメータを省略する。 オブジェクト,インターフェース,トラジェクトリ,トレランス,力/インピーダンス情報を人間の操作者,VLMベースのアシスタント,ロボットコントローラ間で一級知識信号として公開する8フィールドタプルτとしてシリアライズされたオブジェクト中心の操作論理スキーマを形式化する。 近年のVLM/LLM計画ベンチマークに適合した計画品質指標を用いて、協調セル内の3Dプリンダースプール除去タスク上でτと小さな知識ベース(KB)をインスタンス化し、同じスキーマがトレーニング時に分類タグ付きデータ拡張をサポートし、スマート製造企業におけるアシスタントシステムのビルディングブロックとしてテスト時に論理認識検索が促されることを示しながら、τ条件付きVLMプランニングを解析する。

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