说话疏导的抓取能力是实现直观的人机交互的关键能力之一 �；等瞬唤鲇Ω每赡芗鹞锾�，还应该可能理解诸如“拿起碗后面的蓝色杯子」剽样的天然说话指令 。固然最近的一些多模态模型获得了令人中意的成效，但大无数现有步骤依然依赖于多个阶段的处置流程，这些流程将感知与抓取预测缜密地结合在一路 。然而，这些步骤往往忽略了几何状态、说话信息以及视觉推理之间的缜密整合，因而在环境杂乱、遮挡严沉或纹理低下的情况下，这些步骤的机能会大打折扣 。这促使我们致力弥合语义说话理解与精确几何抓取执行之间的差距 。
我们将 RGB 色彩、深度以及说话特点嵌入到一个共享的暗示空间中，从而实现跨模态的语义一致性，进而实现精确的指标鉴别 。
我们并没有将深度信息视为辅助输入，而是将基于深度信息推导出的几何先验信息直接融入把稳力机造中 。这样可能在遮挡或视觉环境不明确的情况下，更好地实现物体的鉴别与分辨 。
这项钻研批注，将几何推理与多模态说话理解缜密结合起来，能够显著提高机械人抓取系统的靠得住性 。通过将拥有深度感知的几何先验信息直接融入把稳力机造中，我们可能削减歧义，并提高抓取决策的一致性 。
GeoLanG 提供了一种蹊径，使得机械人系统可能越发智能化 。这些机械人不仅能判断必要抓取什么物体，还能在复杂的现实环境中稳重地抓取物体 。
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