MANIPULATION
以边界框为目标：通过神经符号规划实现语言条件抓取
Allison Andreyev, Landon Eum, Nestor Tiglao, Romel Gomez
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
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摘要
本文提出GRASP框架，利用预训练视觉语言模型将自然语言查询转化为神经符号目标状态，并通过边界框检测实现物理世界接地。该方法无需任务特定训练即可解释抽象空间概念，在90次真实机器人实验中达到73.3%的成功率。
关键词
graspingneuro-symbolic planninglanguage-conditionedvision-language modeltabletop manipulation
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