arXiv · cs.AI· Lonnie Tankersley, Noorbakhsh Amiri Golilarz, Soroush Korivand·· 8 小时前
硬件感知 LLM-VLM 集成实现具身零样本任务规划
Embodied Zero-Shot Task Planning via Hardware-Aware LLM-VLM Integration for Grounded Robotic Manipulation
arXiv:2610.14106v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Lonnie Tankersley, Noorbakhsh Amiri Golilarz, Soroush Korivand
研究任务与主要进展
一篇论文提出面向仿真环境中 Franka Research 3 机器人的硬件感知 LLM-VLM 操作框架，在 NVIDIA Isaac Sim 中验证。API 托管的 LLM 规划器仅生成符号任务信息，本地 Qwen3-VL 8B 验证器用于歧义物体语义确认，坐标、抓取位姿与轨迹等决策由基于 MoveIt 2 碰撞检查和逆运动学的确定性模块处理。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org