让机器人“看懂世界，再行动” —— 一种融合视觉语言理解与预测控制的新型机器人规划

随着机器人逐步走出实验室，进入工厂、医院、仓库甚至家庭环境，如何让机器人在复杂、动态、非结构化的场景中安全、高效地完成任务，成为当前智能控制领域的重要挑战。

近期，一篇引人注目的研究提出了一种创新性框架：Vision-Language Model Predictive Control（VL-MPC），中文可译为“基于视觉语言模型的模型预测控制”。该方法巧妙融合了**视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的高级感知与理解能力，以及模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）**的动态规划与控制优势，为下一代智能机器人提供了更强大的操作决策能力。

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传统方法的局限：感知与控制“两张皮”

在传统的机器人控制框架中，MPC凭借其对未来状态的动态预测能力被广泛应用于路径规划和动作控制。然而，其一大限制在于：感知能力薄弱。在面对复杂或未知的环境时，MPC很难根据视觉或语言线索理解任务目标，导致决策效果大打折扣。

与此同时，**视觉语言模型（VLM）**近年来发展迅猛，其在图像识别、目标理解和语言解析方面展现出卓越的能力，能够“看图识物”，也能“听话做事”。然而，VLM缺乏对物理约束和未来状态的动态建模，难以独立胜任连续控制任务。

如何结合二者优势？这正是VL-MPC试图解决的问题。

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核心思想：感知驱动的预测控制

VL-MPC的基本构想是：用VLM负责“理解任务目标”，用MPC负责“如何去做”，二者相辅相成，实现从感知到控制的闭环。

第一步：条件动作采样与未来预测

在VL-MPC中，首先通过条件动作采样模块，以目标图像或语言指令作为输入，调用视觉语言模型生成一组可能的动作序列。

这些候选动作序列被送入一个视频预测模型，AI系统据此模拟机器人执行这些动作后的未来视频帧。通过“想象”未来的变化，系统可以在执行前预判哪些动作更有可能实现目标。

第二步：轨迹替代与高效变体 Try-VL-MPC

为进一步提升效率，研究者提出了一个变体——Try-VL-MPC，它以运动轨迹生成替代视频预测，大大降低了计算开销。

Try-VL-MPC借助一个基于VLM的高斯混合模型（GMM），在三维空间中生成多样化的候选轨迹，并利用构建的三维驾驶图进行评估，筛选出最优方案。该方法尤其适用于长时程任务或对实时性要求高的应用。

第三步：多层次成本函数评估

在动作选择环节，VL-MPC与Try-VL-MPC都采用了一个基于VLM感知能力的分层成本函数，对动作序列进行评估：

• 像素级一致性：衡量预测的视频帧是否与目标图像相似；
• 语义级一致性：通过VLM判断预测结果是否符合高层次的语义目标。
  
  

这种“既看表象，也看本质”的多层次评价机制，使系统能在多个尺度上精准判断哪一组动作更可能成功。

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创新价值与未来意义

这项工作在多个层面推动了机器人操作规划领域的发展：

• 融合感知与控制：首次实现了VLM感知能力与MPC控制策略的深度结合；
• 提出新型模块：包括条件动作采样机制、三维轨迹生成、层次化成本评估；
• 高效扩展路径：Try-VL-MPC为控制系统在低延迟、高要求场景中提供了实用方案。
  
  

这一方法不仅适用于机械臂任务，也有望推广至移动机器人、服务机器人、甚至未来的具身智能体。