MANIPULATION
智能体RAG-VLM：基于自反规划与可操作性感知的检索增强生成在机器人抓取中的应用
Tao Chen, Lizheng Liu, Jiaxu Wang, Ziyue Jiang, Ruiqi Tian, JiGuang Huo, Zhongxue Gan
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
该论文提出Agentic RAG-VLM框架，通过层次化可操作性感知检索增强生成和场景图约束推理，结合视觉语言模型与自反规划，解决了杂乱环境中机器人抓取时物理可操作性被忽略和缺乏空间推理的问题。实验表明该方法在密集堆叠和物理多样性场景中显著提升了抓取成功率与泛化能力。
关键词
robotic graspingretrieval-augmented generationaffordanceself-reflective planningvision-language model
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