CoinRobot: Generalized End-to-end Robotic Learning for Physical Intelligence
作者: Yu Zhao, Huxian Liu, Xiang Chen, Jiankai Sun, Jiahuan Yan, Luhui Hu
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-03-07
💡 一句话要点
CoinRobot：面向物理智能的通用端到端机器人学习框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人学习 物理智能 端到端学习 多任务学习 扩散模型 跨平台适应性 具身智能
📋 核心要点
- 现有机器人学习系统在跨平台泛化、异构硬件适应和真实环境评估方面存在挑战。
- CoinRobot框架提出统一架构，支持跨平台部署，并结合多任务学习和简化网络设计提升性能。
- 实验表明，基于扩散的模型在CoinRobot框架下训练，性能和泛化能力优于LeRobot框架。
📝 摘要（中文）
物理智能在推动具身智能发展方面具有巨大潜力，使机器人能够从演示中学习复杂的行为。然而，在不同的机器人平台和环境中实现泛化和迁移，需要仔细设计模型架构、训练策略和数据多样性。同时，现有的系统通常难以扩展、适应异构硬件以及在真实环境中进行客观评估。我们提出了一个通用的端到端机器人学习框架，旨在弥合这一差距。我们的框架引入了一个统一的架构，支持跨平台适应性，无需特定于任务的修改即可在工业级机器人、协作臂和新型机器人上无缝部署。通过将多任务学习与简化的网络设计相结合，它实现了比传统方法更强大的性能，同时保持了与不同传感器配置和动作空间的兼容性。我们通过七个操作任务的广泛实验验证了我们的框架。值得注意的是，在我们框架中训练的基于扩散的模型表现出优于 LeRobot 框架的性能和泛化能力，在不同的机器人平台和环境条件下实现了性能提升。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法难以在不同机器人平台和环境中泛化，难以适应异构硬件，并且缺乏在真实环境中进行客观评估的能力。这些问题限制了机器人学习在实际应用中的潜力。
核心思路：CoinRobot的核心思路是设计一个通用的端到端机器人学习框架，该框架能够支持跨平台适应性，并能够通过多任务学习和简化的网络设计来提高性能和泛化能力。通过统一的架构，该框架可以无缝部署在各种机器人平台上，而无需进行特定于任务的修改。
技术框架：CoinRobot框架包含以下主要模块：1) 数据收集模块，用于收集来自不同机器人平台和环境的数据；2) 模型训练模块，使用多任务学习和简化的网络设计来训练机器人控制策略；3) 模型部署模块，将训练好的模型部署到不同的机器人平台上；4) 评估模块，用于在真实环境中评估机器人的性能。
关键创新：CoinRobot的关键创新在于其统一的架构，该架构支持跨平台适应性，并能够通过多任务学习和简化的网络设计来提高性能和泛化能力。此外，该框架还引入了基于扩散的模型，该模型在机器人学习任务中表现出优异的性能。
关键设计：CoinRobot的关键设计包括：1) 使用简化的网络结构，以减少模型的复杂性和提高训练效率；2) 使用多任务学习，以提高模型的泛化能力；3) 使用基于扩散的模型，以提高模型的性能；4) 设计了合适的损失函数，以优化模型的训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，CoinRobot框架在七个操作任务上取得了显著的性能提升。特别是，基于扩散的模型在CoinRobot框架下训练，其性能和泛化能力优于LeRobot框架，在不同的机器人平台和环境条件下实现了性能提升。这些结果验证了CoinRobot框架的有效性和通用性。
🎯 应用场景
CoinRobot框架具有广泛的应用前景，可用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。该框架可以应用于工业自动化、服务机器人、医疗机器人等领域，提高机器人的智能化水平和工作效率。未来，该框架有望推动机器人技术在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Physical intelligence holds immense promise for advancing embodied intelligence, enabling robots to acquire complex behaviors from demonstrations. However, achieving generalization and transfer across diverse robotic platforms and environments requires careful design of model architectures, training strategies, and data diversity. Meanwhile existing systems often struggle with scalability, adaptability to heterogeneous hardware, and objective evaluation in real-world settings. We present a generalized end-to-end robotic learning framework designed to bridge this gap. Our framework introduces a unified architecture that supports cross-platform adaptability, enabling seamless deployment across industrial-grade robots, collaborative arms, and novel embodiments without task-specific modifications. By integrating multi-task learning with streamlined network designs, it achieves more robust performance than conventional approaches, while maintaining compatibility with varying sensor configurations and action spaces. We validate our framework through extensive experiments on seven manipulation tasks. Notably, Diffusion-based models trained in our framework demonstrated superior performance and generalizability compared to the LeRobot framework, achieving performance improvements across diverse robotic platforms and environmental conditions.