零样本双臂操作框架融合任务规划与执行可行性

2026年11月10日，arXiv Robotics 刊出 Emanuele Cuzzocrea、Giuseppina Iannotti 等作者的研究，提出一种面向语言条件双臂操作的零样本视觉语言框架，将执行可行性推理直接融入任务规划：用结合语义物体关系与执行约束的结构化场景表示，来选择障碍物搬移与执行方案，使任务目标与物理可行性得到联合推理。实验在 CENTAURO 轮腿混合人形机器人上开展，覆盖九个语言条件操作场景，该框架的任务成功率高于不考虑执行可行性的基线。在专门构造的失败场景中，分层校验器借助阶段级执行历史实现局部恢复或定向重规划，所需模型查询次数少于每次都重规划。目前进展限于上述机器人平台与场景内的实验验证，报道未给出成功率的具体数值，也未说明该框架在其他机器人或场景中的表现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。