Lang2Manip：基于 LLM 的符号到几何操作规划工具
机器人学
2025-12-22 v1
摘要
仿真对于开发机器人操作系统至关重要，尤其是在任务与运动规划（TAMP）中，符号推理与几何、运动学和基于物理的执行相结合。最近的大型语言模型（LLM）进展使机器人能够从自然语言生成符号计划，但在仿真中执行这些计划通常需要机器人特定的工程或与规划器相关的集成。本文提出了一条统一的管道，将基于 LLM 的符号规划器与 Kautham 运动规划框架相连接，以实现通用、机器人无关的符号到几何操作规划。Kautham 提供了对广大工业操作机械臂的 ROS 兼容支持，并在单一接口下提供几何、动力学、物理驱动和约束基于运动规划。我们的系统将语言指令转换为符号动作，并使用 Kautham 的任意规划器计算并执行碰撞自由轨迹，而无需额外编码。结果是一个灵活且可扩展的面向语言驱动 TAMP 的工具，跨机器人、规划模态和操作任务进行通用化。
引用
@article{arxiv.2512.17062,
title = {Lang2Manip: A Tool for LLM-Based Symbolic-to-Geometric Planning for Manipulation},
author = {Muhayy Ud Din and Jan Rosell and Waseem Akram and Irfan Hussain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.17062},
year = {2025}
}
备注
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