この記事では、特定のドメインに依存しないロボット操作のためのフレームワークが提案されています。このフレームワークは、事前に訓練された基盤モデルを活用し、一般的な推論モデルと組み合わせることで、多モーダルな知覚を実現しています。シーングラフを用いることで、環境に対する空間的認識を提供し、タスクのシーケンシングにおける一貫した推論を可能にします。著者らは、このフレームワークをテーブルトップでのロボット操作実験を通じて評価し、オフ・ザ・シェルフの基盤モデルの上に直接ロボット操作システムを構築する可能性を示しています。特に、このアプローチは、従来の手法と比較して、ロボットに対する操作精度の向上につながることが示されています。