RoboMatrix: A Skill-centric Hierarchical Framework for Scalable Robot Task Planning and Execution in Open-World

📄 arXiv: 2412.00171v3 📥 PDF

作者: Weixin Mao, Weiheng Zhong, Zhou Jiang, Dong Fang, Zhongyue Zhang, Zihan Lan, Haosheng Li, Fan Jia, Tiancai Wang, Haoqiang Fan, Osamu Yoshie

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-11-29 (更新: 2025-03-25)

备注: 17 pages, 16 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

RoboMatrix：面向开放世界，基于技能分层框架实现可扩展机器人任务规划与执行

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人任务规划 分层框架 元技能学习 视觉-语言-动作模型 开放世界机器人 大型语言模型 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有机器人策略主要采用以任务为中心的方法，泛化能力有限，且难以定位长时程多阶段任务中的错误。
  2. RoboMatrix提出了一种以技能为中心的分层框架，通过提取通用元技能并通过技能组合来完成新任务。
  3. 实验结果表明，RoboMatrix在未见过的物体、场景和任务中，成功率比传统方法提高了50%。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboMatrix，一个面向开放世界的可扩展机器人任务规划与执行的、以技能为中心的分层框架。RoboMatrix从各种复杂任务中提取通用的元技能，从而可以通过技能组合完成未见过的任务。其架构包括：一个利用大型语言模型（LLM）进行任务分解的高层调度层；一个包含元技能模型的中层技能层；以及一个用于机器人控制的低层硬件层。本文的一个关键创新是引入了第一个统一的视觉-语言-动作（VLA）模型，该模型能够在一个模型中无缝集成运动和操作，这是通过结合视觉和语言提示来生成离散动作来实现的。实验结果表明，在应用于未见过的物体、场景和任务时，RoboMatrix比以任务为中心的基线方法实现了高50%的成功率。为了推进开放世界机器人技术研究，我们将开源代码、硬件设计、模型权重和数据集。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人策略主要采用以任务为中心的方法，需要端到端地收集任务数据。这种方法存在两个主要的痛点：一是泛化能力有限，难以适应新的任务；二是对于长时程、多阶段的任务，一旦出现错误，很难定位和纠正。

核心思路：RoboMatrix的核心思路是将复杂的机器人任务分解为一系列可复用的元技能，并通过组合这些元技能来完成新的任务。这种以技能为中心的方法可以提高机器人的泛化能力和鲁棒性，同时简化了任务规划和执行的过程。RoboMatrix利用大型语言模型（LLMs）进行高层任务分解，并设计了一个统一的视觉-语言-动作（VLA）模型来学习和执行元技能。

技术框架：RoboMatrix的整体架构是一个三层分层框架： 1. 高层调度层：使用大型语言模型（LLMs）进行任务分解，将复杂任务分解为一系列元技能的序列。 2. 中层技能层：包含多个元技能模型，每个模型负责执行一个特定的元技能。这些元技能模型通过视觉和语言提示来生成离散动作。 3. 低层硬件层：负责将元技能模型生成的动作转化为机器人控制指令，驱动机器人执行任务。

关键创新：RoboMatrix最重要的技术创新是引入了第一个统一的视觉-语言-动作（VLA）模型。该模型能够在一个模型中无缝集成运动和操作，这是通过结合视觉和语言提示来生成离散动作来实现的。传统的机器人控制方法通常需要分别训练运动和操作模型，而RoboMatrix的VLA模型可以同时学习这两种技能，从而提高了机器人的效率和灵活性。

关键设计：VLA模型的设计是RoboMatrix的关键。该模型采用Transformer架构，将视觉和语言提示作为输入，并输出离散的动作序列。为了训练VLA模型，RoboMatrix收集了一个包含大量机器人任务的数据集，并使用强化学习算法来优化模型的性能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节将在开源代码中提供。

📊 实验亮点

实验结果表明，RoboMatrix在未见过的物体、场景和任务中，成功率比以任务为中心的基线方法提高了50%。这一结果表明，RoboMatrix的以技能为中心的分层框架可以有效地提高机器人的泛化能力和鲁棒性。此外，RoboMatrix的VLA模型也表现出了良好的性能，能够在一个模型中无缝集成运动和操作。

🎯 应用场景

RoboMatrix具有广泛的应用前景，例如在智能制造、家庭服务、医疗保健等领域。它可以用于自动化装配、物品搬运、清洁打扫、辅助医疗等任务。通过RoboMatrix，机器人可以更好地理解人类指令，适应复杂环境，并完成各种各样的任务，从而提高生产效率和服务质量。未来，RoboMatrix有望成为通用机器人平台的基础，推动机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Existing robot policies predominantly adopt the task-centric approach, requiring end-to-end task data collection. This results in limited generalization to new tasks and difficulties in pinpointing errors within long-horizon, multi-stage tasks. To address this, we propose RoboMatrix, a skill-centric hierarchical framework designed for scalable robot task planning and execution in open-world environments. RoboMatrix extracts general meta-skills from diverse complex tasks, enabling the completion of unseen tasks through skill composition. Its architecture consists of a high-level scheduling layer that utilizes large language models (LLMs) for task decomposition, an intermediate skill layer housing meta-skill models, and a low-level hardware layer for robot control. A key innovation of our work is the introduction of the first unified vision-language-action (VLA) model capable of seamlessly integrating both movement and manipulation within one model. This is achieved by combining vision and language prompts to generate discrete actions. Experimental results demonstrate that RoboMatrix achieves a 50% higher success rate than task-centric baselines when applied to unseen objects, scenes, and tasks. To advance open-world robotics research, we will open-source code, hardware designs, model weights, and datasets at https://github.com/WayneMao/RoboMatrix.