主要观点总结
本文介绍了研究团队提出的基于视觉语言模型（VLMs）的机器人装配框架Manual2Skill，解决了机器人执行复杂长程任务（如家具装配）的难题。该框架通过解析人类设计的说明书，使机器人能够自主执行装配任务。研究团队在仿真和真实环境中对多款宜家家具进行了实验，验证了Manual2Skill的鲁棒性和有效性。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
家具装配是一项复杂的长时程任务，要求机器人理解所有零件的拼接关系和顺序，估计每一步拼接时部件的位姿，生成物理可行的动作以完成部件组装。尽管许多计算机视觉方法取得了显著成果，但它们大多忽视了同样关键的拼接顺序理解和动作生成环节。现有的端到端机器人装配系统通常依赖模仿学习或强化学习，在某些场景下有效，但通常需要大规模数据集和大量计算资源，难以推广至真实环境中的通用长时程操作任务。
关键观点2: 研究目标
研究团队的目标是开发一种创新框架，利用VLMs将基于说明书的视觉指令转化为机器人装配技能，解决复杂长程装配的局限性。
关键观点3: 研究方法
研究团队提出了Manual2Skill框架，包括三个核心阶段：层级化装配图生成、分步骤位姿估计、机器人装配动作生成与执行。其中，层级化装配图生成通过VLM解析说明书图像，构建描述家具部件结构关系的层级化装配图；分步骤位姿估计预测每个装配步骤中涉及的家具部件的精确6D位姿；动作生成与执行则将位姿信息转化为可执行的机器人轨迹。
关键观点4: 实验与结果
研究团队在仿真和真实环境中进行了实验，验证了Manual2Skill框架的有效性。实验结果表明，该框架可以准确生成层级化装配图，有效估计部件的位姿，并在仿真测试中达成58%的成功率。在真实世界家具装配任务中，该框架也表现出了可行性和出色表现。
关键观点5: 结论与展望
本文提出的Manual2Skill框架为机器人从为人类设计的说明书中学习复杂长程操作技能提供了一种新方法，显著降低了复杂操作技能获取的成本和复杂度。此外，该框架还具有零样本扩展能力，可以推广至其他手册引导式装配任务。展望未来，研究团队将继续改进和完善Manual2Skill框架，提高机器人在真实环境中的装配成功率。
文章预览
本文共同第一作者为新加坡国立大学博士生铁宸睿和多伦多大学研究助理/本科生孙圣翔。合作者为朱锦轩、刘益伟、郭京翔、胡越、陈浩楠、陈俊廷、吴睿海。通讯作者为新加坡国立大学计算机学院助理教授邵林，研究方向为机器人和人工智能。 视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展，机器人仍难以胜任复杂的长时程任务（如家具装配），主要受限于人类演示数据和训练样本的稀缺性。 为解决这一问题，研究团队提出 Manual2Skill，一种基于 VLMs 的创新框架，使机器人能通过高级视觉说明书自主理解并执行家具装配任务，模仿人类学习装配的过程。该方法弥合了抽象指令与物理执行之间的鸿沟，显著提升了机器人在真实操作场景中的实用性。 目前，该论文已被
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