food preparation task planning dataset

该数据集是在IsaacGym模拟环境中构建的，旨在评估多模态大型语言模型在食物制备任务规划中的能力。数据集包含五种任务类别，共150种配置，涵盖了不同指令、容器位置和颜色、食物类型和数量。这些配置旨在评估MLLM在数量估计、相对定位、可达性分析和碰撞避免等方面的能力。

This dataset is constructed in the IsaacGym simulation environment to evaluate the capabilities of multimodal large language models (MLLMs) in food preparation task planning. It includes five task categories and a total of 150 configurations, covering various instructions, positions and colors of containers, as well as food types and quantities. These configurations are intended to assess the abilities of MLLMs in scenarios such as quantity estimation, relative positioning, accessibility analysis, and collision avoidance.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集构建于IsaacGym模拟环境中，旨在评估多模态大语言模型（MLLM）在食品制备任务规划中的能力。数据集包含五种任务类别，每种任务包含30个独特的配置，共计150个配置。这些配置在指令、容器位置、颜色以及容器内食物的类型和数量上有所不同。通过模拟高保真度的食品制备场景，数据集能够有效测试MLLM在数量估计、可达性分析、相对定位和碰撞避免等方面的表现。

特点

该数据集的特点在于其多样性和复杂性。首先，数据集涵盖了从语义推理到几何可行性验证的多个任务类别，能够全面评估MLLM在不同场景下的表现。其次，数据集通过模拟真实世界中的食品制备任务，提供了丰富的视觉和语义信息，使得模型能够在多模态输入下进行任务规划。此外，数据集还引入了技能可执行性（affordance）的概念，通过预定义的动作前提条件，确保模型生成的计划在几何上是可行的。

使用方法

该数据集的使用方法主要包括任务规划、自我一致性验证和技能可执行性评估。首先，模型通过多模态输入生成任务规划序列，随后通过自我一致性验证机制确保生成的序列在多次运行中保持一致。最后，技能可执行性模块通过预定义的前提条件评估每个动作的几何可行性，确保生成的计划能够在实际环境中执行。通过这种闭环任务规划流程，模型能够在食品制备任务中有效应对跨模态干扰和几何可行性挑战。

背景与挑战

背景概述

food preparation task planning dataset 是由台湾国立阳明交通大学和台湾大学的研究团队于2025年构建的，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在食品制备任务规划中的能力。该数据集在模拟环境中构建，使用了高保真度的IsaacGym模拟器，涵盖了食品制备中的多种任务场景，如数量估计、可达性分析、相对定位和碰撞避免等。研究团队通过引入自洽性验证和技能可操作性预测，解决了MLLMs在跨模态干扰和几何可行性方面的挑战。该数据集的构建为机器人任务规划领域提供了重要的基准，推动了多模态模型在复杂任务中的应用。

当前挑战

food preparation task planning dataset 面临的挑战主要集中在两个方面：跨模态干扰和几何可行性。跨模态干扰指的是当视觉输入被引入时，MLLMs的推理能力可能会下降，导致生成不可行的技能序列。例如，模型可能会忽略先前的动作或重复执行指令。几何可行性则涉及MLLMs在规划机器人动作时，如何确保这些动作在物理环境中是可执行的。例如，模型可能无法识别碗的位置或忽略碰撞风险。此外，数据集的构建过程中还面临模拟环境的高保真度要求、任务多样性的限制以及对象检测的依赖性等挑战。这些挑战需要通过改进模型推理能力和引入更复杂的物理约束来解决。

常用场景

经典使用场景

该数据集主要用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在食品准备任务规划中的表现，特别是在处理跨模态干扰和几何可行性问题时的能力。通过模拟环境中的食品准备任务，数据集能够测试模型在语义推理、数量估计、相对定位、可达性分析和碰撞避免等方面的表现。这些任务涵盖了从简单的食品转移到复杂的空间关系判断，为研究多模态模型在机器人任务规划中的应用提供了丰富的实验场景。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列与多模态大语言模型和机器人任务规划相关的研究工作。例如，基于该数据集的研究提出了链式思维与自我一致性验证的结合方法，显著提升了模型在跨模态任务中的推理能力。此外，该数据集还推动了技能前置条件（affordance）在机器人任务规划中的应用，为后续研究提供了重要的实验基础和理论支持。这些工作不仅扩展了多模态模型的应用范围，也为机器人任务规划的智能化发展提供了新的思路。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，随着多模态大语言模型（MLLMs）在机器人任务规划中的应用逐渐深入，food preparation task planning dataset 成为了研究热点。该数据集专注于食品制备任务规划，旨在解决跨模态干扰和几何可行性两大挑战。跨模态干扰指视觉输入可能干扰模型的推理能力，而几何可行性则涉及机器人动作在物理环境中的可执行性。最新的研究通过引入链式思维（Chain of Thought, CoT）与自一致性验证（Self-Consistency）来缓解跨模态干扰，并利用技能可操作性（Skill Affordance）作为动作前提条件，确保规划的几何可行性。这一方法在模拟环境中取得了显著进展，成功率达到76.7%，远超传统基线。未来，该领域的研究将进一步探索如何提升模型在复杂环境中的推理能力，并整合更精细的物理约束，以推动食品制备机器人的实际应用。

相关研究论文

• Mitigating Cross-Modal Distraction and Ensuring Geometric Feasibility via Affordance-Guided, Self-Consistent MLLMs for Food Preparation Task Planning

  国立阳明交通大学计算机科学与工程系 · 2025年