Rethinking Bimanual Robotic Manipulation: Learning with Decoupled Interaction Framework
作者: Jian-Jian Jiang, Xiao-Ming Wu, Yi-Xiang He, Ling-An Zeng, Yi-Lin Wei, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-03-12 (更新: 2025-11-04)
备注: 15 pages, 8 figures
💡 一句话要点
提出解耦交互框架，提升双臂机器人操作中协调与非协调任务的学习能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 双臂机器人 机器人操作 解耦控制 交互学习 多智能体系统
📋 核心要点
- 现有双臂机器人操作方法依赖集成控制，忽略了非协调任务中手臂的独立性，限制了整体性能。
- 论文提出解耦交互框架，为每个手臂分配独立模型学习非协调任务，并引入选择性交互模块学习协调任务。
- 实验表明，该框架在多个任务上显著优于现有方法，且模型更小，并可扩展到多智能体操作。
📝 摘要（中文）
双臂机器人操作是机器人领域新兴且关键的课题。以往研究主要依赖集成控制模型，将双臂的感知和状态作为输入，直接预测其动作。然而，我们认为双臂操作不仅包含协调任务，还包含各种不需要显式合作的非协调任务，例如用最近的手抓取物体。集成控制框架由于其在早期输入中强制合作，忽略了对这些任务的考虑。本文提出了一种新的解耦交互框架，该框架考虑了双臂操作中不同任务的特性。该框架的关键在于为每个手臂分配一个独立的模型，以增强非协调任务的学习，同时引入一个选择性交互模块，自适应地学习来自其自身手臂的权重，以提高协调任务的学习。在RoboTwin数据集上的七个任务的大量实验表明：（1）我们的框架取得了出色的性能，比SOTA方法提高了23.5%。(2) 我们的框架是灵活的，可以无缝集成到现有方法中。(3) 我们的框架可以有效地扩展到多智能体操作任务，比集成控制SOTA提高了28%。(4) 性能提升源于解耦设计本身，仅用1/6的模型大小，成功率就超过了SOTA 16.5%。
🔬 方法详解
问题定义：现有双臂机器人操作方法通常采用集成控制模型，将双臂的感知信息和状态信息融合后输入到统一的模型中，直接预测双臂的动作。这种方法忽略了双臂操作中存在大量非协调任务，例如选择离目标物体最近的手臂进行抓取。强制双臂进行早期融合限制了模型学习非协调任务的能力，导致整体性能下降。
核心思路：论文的核心思路是将双臂的控制解耦，为每个手臂分配一个独立的控制模型，使其能够独立地学习非协调任务。同时，为了处理协调任务，引入一个选择性交互模块，允许手臂之间根据任务需求进行信息交互。这种解耦与选择性交互相结合的方式，能够更好地适应双臂操作中协调与非协调任务并存的特点。
技术框架：该框架包含两个主要模块：独立的单臂控制模块和选择性交互模块。每个手臂都有一个独立的控制模型，负责根据自身感知信息和状态信息预测动作。选择性交互模块负责学习手臂之间的交互权重，根据任务需求动态地调整手臂之间的信息传递。整体流程是，首先每个手臂独立地进行动作预测，然后通过选择性交互模块进行信息交互，最后根据交互后的信息调整动作预测。
关键创新：该论文最重要的创新点在于提出了解耦交互框架，打破了以往双臂机器人操作中强制双臂融合的模式。通过解耦，每个手臂可以独立地学习非协调任务，从而提高了整体性能。选择性交互模块则保证了在需要协调的任务中，手臂之间仍然可以进行有效的合作。
关键设计：选择性交互模块是该框架的关键。该模块通过学习一个权重矩阵来控制手臂之间的信息传递。权重矩阵的元素表示一个手臂对另一个手臂的影响程度。该模块可以使用不同的网络结构来实现，例如全连接网络或注意力机制。损失函数的设计需要考虑协调任务和非协调任务的平衡。论文中可能使用了加权损失函数，对协调任务的损失赋予更高的权重。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在RoboTwin数据集的七个任务上取得了显著的性能提升，比SOTA方法提高了23.5%。在多智能体操作任务中，该框架比集成控制SOTA提高了28%。更重要的是，仅使用1/6的模型大小，该框架的成功率就超过了SOTA 16.5%，证明了解耦设计的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业自动化、医疗机器人、家庭服务机器人等领域。例如，在工业装配线上，双臂机器人可以更灵活地完成各种复杂的装配任务。在医疗领域，双臂机器人可以辅助医生进行手术操作，提高手术精度和效率。在家庭服务领域，双臂机器人可以帮助人们完成各种家务劳动，提高生活质量。未来，该研究有望推动双臂机器人操作技术的进一步发展，使其能够更好地适应各种复杂环境和任务需求。
📄 摘要（原文）
Bimanual robotic manipulation is an emerging and critical topic in the robotics community. Previous works primarily rely on integrated control models that take the perceptions and states of both arms as inputs to directly predict their actions. However, we think bimanual manipulation involves not only coordinated tasks but also various uncoordinated tasks that do not require explicit cooperation during execution, such as grasping objects with the closest hand, which integrated control frameworks ignore to consider due to their enforced cooperation in the early inputs. In this paper, we propose a novel decoupled interaction framework that considers the characteristics of different tasks in bimanual manipulation. The key insight of our framework is to assign an independent model to each arm to enhance the learning of uncoordinated tasks, while introducing a selective interaction module that adaptively learns weights from its own arm to improve the learning of coordinated tasks. Extensive experiments on seven tasks in the RoboTwin dataset demonstrate that: (1) Our framework achieves outstanding performance, with a 23.5% boost over the SOTA method. (2) Our framework is flexible and can be seamlessly integrated into existing methods. (3) Our framework can be effectively extended to multi-agent manipulation tasks, achieving a 28% boost over the integrated control SOTA. (4) The performance boost stems from the decoupled design itself, surpassing the SOTA by 16.5% in success rate with only 1/6 of the model size.