APIVOT：自适应交织视觉与语言思维的长时域机器人规划框架
APIVOT是一种基于VLM的规划器，通过自适应交织语言和视觉思维来提升长时域机器人规划的成功率和推理效率。在空间受限的厨房任务中，APIVOT显著优于通用VLM和现有规划框架，并展现出有意义的模态选择行为。
近年来，视觉语言模型（VLM）在机器人规划领域取得了显著进展，但长时域规划任务要求机器人同时处理语义任务结构和几何可行性，这对现有模型构成了挑战。为此，Emily Jin等研究者提出了APIVOT（Adaptive Planning with Interleaved Vision-Language Thoughts），一种基于VLM的自适应规划框架，能够动态交织语言思维和视觉思维，以解决长时域规划中的复杂问题。
APIVOT的核心创新在于其‘双思维’机制：语言思维负责高层语义推理，如目标分解、对象选择和动作序列编排；而视觉思维则通过想象未来状态来内部验证几何可行性，例如检查自由空间限制和物体碰撞。这种自适应交织使得机器人能够在规划的不同阶段灵活切换思考模式，避免了固定策略带来的冗余或错误，从而提高了规划的成功率和推理效率。
在长时域厨房任务实验中，APIVOT与通用VLM（如GPT-4V）及多种现有规划框架进行了对比。结果显示，APIVOT在整体成功率上显著领先，尤其是在空间高度受限的环境中（如狭窄台面或物体密集场景），其优势最为突出。此外，APIVOT还展现出有意义的模态选择行为：在需要精细空间推理时更多依赖视觉思维，而在语义明确时侧重语言推理，从而在保证成功率的同时提升了推理效率。这表明，自适应交织视觉与语言思维是迈向更智能、更可靠的机器人规划系统的重要一步。
该研究由Emily Jin等六位作者完成，论文发表于arXiv（编号2607.08024），并提供了项目页面。未来，团队计划将APIVOT扩展到更复杂的动态环境，并探索其在人机协作场景中的应用。研究人员认为，APIVOT的成功为机器人长期规划开辟了新的方向，强调了视觉和语言模态协同工作的重要性。