Bridging VLM and KMP: Enabling Fine-grained robotic manipulation via Semantic Keypoints Representation

### 连接视觉语言模型与运动规划以实现细粒度机器人操作 为了实现通过语义关键点表示连接视觉语言模型（VLM）与运动规划（KMP），从而完成细粒度的机器人操作，可以考虑以下几个方面： #### 1. 高维决策到Meta-action的一对一映射 利用Meta-action Encoder \( \phi \)，能够将大语言模型（LLM）输出的高维度决策转化为具体的元动作（meta-action）。这一过程依赖于可学习嵌入矩阵\( E_{\text{act}} \)，它实现了从抽象的语言描述到具体物理行为的有效转换[^1]。 #### 2. 自然指导与自我指导相结合的方法 借鉴《Semi-Instruct: Bridging Natural-Instruct and Self-Instruct for Code Large Language Models》中的方法论，可以通过半监督的方式构建训练数据集。这种方法不仅增强了模型对于复杂任务的理解能力，还提高了其泛化性能[^2]。 #### 3. 数据驱动的知识获取机制 基于《Knowing When to Ask -- Bridging Large Language Models and Data》，提出了一个框架来决定何时向外部数据库查询额外的信息。这种策略有助于减少错误率并提升系统的可靠性[^3]。 #### 技术实现路径 以下是可能的技术路线图以及其实现方式： - **语义解析模块**：采用预训练好的多模态模型作为基础架构，输入图像或视频片段提取场景内的对象及其属性特征； - **关键点检测网络**：设计专门用于捕捉目标物体上特定部位位置关系的关键点预测算法； - **交互逻辑生成器**：借助强化学习或者模仿学习技术教导机械臂按照指定顺序执行一系列子任务直至达成最终目的。 ```python def execute_fine_grained_manipulation(vlm_output, kmp_plan): """ Execute fine-grained robotic manipulation based on VLM output and KMP plan. Args: vlm_output (dict): Output from the visual language model containing semantic keypoints. kmp_plan (list): Sequence of kinematic motion planning steps. Returns: bool: True if successful; False otherwise. """ meta_actions = [] for step in kmp_plan: action_embedding = phi(step) # Convert high-dimensional decision into a meta-action via φ meta_action = decode_meta_action(action_embedding) meta_actions.append(meta_action) success = perform_robotic_operations(meta_actions, vlm_output['keypoints']) return success def decode_meta_action(embedding_vector): """Decode an embedding vector back into its corresponding physical operation.""" pass # Placeholder function def perform_robotic_operations(operations, keypoints): """Perform operations according to given sequence while considering detected keypoints.""" pass # Placeholder function ``` 上述伪代码展示了如何结合来自VLM的结果与由KMP制定的动作序列共同指引实际设备运作的过程。 ---