RelAfford6D：用于约束驱动机器人操作的关系 6D 可供图

连接抽象语义和精确的物理控制仍然是开放世界机器人操作的基本挑战。虽然最近的数据驱动政策显示出希望，但它们对孤立接触点或潜在可供性嵌入的依赖缺乏复杂铰接对象所需的严格运动学约束。为了克服这一限制，我们引入了 RelAfford6D，这是一种以关系 6D 可供性图为中心的新型 无需训练 框架。给定自由形式的指令，我们的系统推导出将主要交互部分与其物理锚链接起来的语义拓扑。通过视觉基础模型将这些拓扑节点提升为精确的度量 $SE(3)$ 姿势，我们分析地将下游执行表述为运动学约束满足问题。机器人通过跟踪严格定义的物理流形（例如，旋转或棱柱轨道）来合成连续轨迹。结合针对干扰进行动态重新规划的闭环跟踪机制，我们的有物理依据的方法在模拟和现实环境中实现了卓越的零样本成功率、跨类别泛化和执行鲁棒性，优于现有的数据驱动基线。