RoboOS: A Hierarchical Embodied Framework for Cross-Embodiment and Multi-Agent Collaboration
作者: Huajie Tan, Xiaoshuai Hao, Cheng Chi, Minglan Lin, Yaoxu Lyu, Mingyu Cao, Dong Liang, Zhuo Chen, Mengsi Lyu, Cheng Peng, Chenrui He, Yulong Ao, Yonghua Lin, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-06-05)
备注: 22 pages, 10 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出RoboOS：一个用于跨具身和多智能体协作的分层具身框架
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 多智能体协作 分层架构 机器人操作系统 跨具身学习
📋 核心要点
- 现有机器人系统在跨具身适应性、任务调度效率和动态误差校正方面存在局限性，阻碍了多智能体协作的发展。
- RoboOS采用脑-小脑分层架构，包含具身大脑模型、小脑技能库和实时共享内存，实现高效的多智能体协作。
- 通过真实世界实验，验证了RoboOS在支持异构具身方面的多功能性，展示了其在各种场景下的适用性。
📝 摘要（中文）
具身智能的兴起对下一代生态系统中具有弹性和认知能力的多智能体协作提出了前所未有的要求，彻底改变了自主制造、自适应服务机器人和信息物理生产架构的范式。然而，当前的机器人系统面临着跨具身适应性有限、任务调度效率低下和动态误差校正不足等重大限制。端到端VLA模型在长时程规划和任务泛化方面表现不足，而分层VLA模型缺乏跨具身和多智能体协调能力。为了应对这些挑战，我们推出了RoboOS，这是第一个基于脑-小脑分层架构的开源具身系统，实现了从单智能体到多智能体智能的范式转变。具体来说，RoboOS由三个关键组件组成：（1）具身大脑模型（RoboBrain），一个MLLM，专为全局感知和高级决策而设计；（2）小脑技能库，一个模块化、即插即用的工具包，可促进多个技能的无缝执行；（3）实时共享内存，一种用于协调多智能体状态的时空同步机制。通过整合分层信息流，RoboOS桥接了具身大脑和小脑技能库，从而促进了长时程任务的稳健规划、调度和误差校正，同时通过实时共享内存确保了高效的多智能体协作。此外，我们还增强了边缘-云通信和基于云的分布式推理，以促进高频交互并实现可扩展的部署。在各种场景中进行的大量真实世界实验证明了RoboOS在支持异构具身方面的多功能性。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统在多智能体协作方面面临挑战，具体表现为：1) 跨具身适应性不足，难以在不同类型的机器人之间共享知识和技能；2) 任务调度效率低下，无法有效地分配和协调多个机器人的任务；3) 动态误差校正能力不足，难以应对复杂环境中的突发情况。这些问题限制了机器人系统在自主制造、服务机器人等领域的应用。
核心思路：RoboOS的核心思路是模拟人脑的脑-小脑分层结构，将高级决策和全局感知交给“大脑”，将具体的技能执行交给“小脑”。通过这种分层结构，可以实现更高效的任务规划、调度和误差校正，并提高系统的跨具身适应性。实时共享内存则用于协调多智能体之间的状态信息，确保协作的顺利进行。
技术框架：RoboOS包含三个主要模块：1) 具身大脑模型 (RoboBrain)：基于多模态大语言模型 (MLLM)，负责全局感知和高级决策，例如任务规划和目标设定。2) 小脑技能库：包含一系列模块化的、即插即用的技能，例如运动控制、物体识别等。这些技能可以被“大脑”调用，用于执行具体的任务。3) 实时共享内存：用于存储和同步多智能体的状态信息，例如位置、速度、任务进度等。通过实时共享内存，不同的智能体可以了解彼此的状态，从而实现协同工作。
关键创新：RoboOS的关键创新在于其分层架构和跨具身适应性。与传统的端到端方法相比，RoboOS的分层架构可以更好地解耦高级决策和低级执行，从而提高系统的可维护性和可扩展性。此外，RoboOS的技能库可以包含不同类型的机器人技能，从而实现跨具身的知识迁移和技能共享。
关键设计：RoboBrain使用多模态大语言模型，需要针对机器人应用进行微调，损失函数的设计需要考虑任务的复杂性和机器人的运动约束。小脑技能库中的技能需要进行模块化设计，以便于组合和复用。实时共享内存需要考虑数据同步的效率和安全性，例如使用分布式缓存和访问控制机制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在各种真实场景下的实验，验证了RoboOS的有效性。实验结果表明，RoboOS可以支持异构具身，并能够实现高效的多智能体协作。具体的性能数据和对比基线将在后续的论文中给出。项目已开源在GitHub：https://github.com/FlagOpen/RoboOS
🎯 应用场景
RoboOS具有广泛的应用前景，例如自主制造、自适应服务机器人和信息物理生产架构。在自主制造中，RoboOS可以用于协调多个机器人完成复杂的装配任务。在服务机器人领域，RoboOS可以用于实现更智能的导航、物体识别和人机交互。在信息物理生产架构中，RoboOS可以用于实现生产过程的自动化和优化。
📄 摘要（原文）
The dawn of embodied intelligence has ushered in an unprecedented imperative for resilient, cognition-enabled multi-agent collaboration across next-generation ecosystems, revolutionizing paradigms in autonomous manufacturing, adaptive service robotics, and cyber-physical production architectures. However, current robotic systems face significant limitations, such as limited cross-embodiment adaptability, inefficient task scheduling, and insufficient dynamic error correction. While End-to-end VLA models demonstrate inadequate long-horizon planning and task generalization, hierarchical VLA models suffer from a lack of cross-embodiment and multi-agent coordination capabilities. To address these challenges, we introduce RoboOS, the first open-source embodied system built on a Brain-Cerebellum hierarchical architecture, enabling a paradigm shift from single-agent to multi-agent intelligence. Specifically, RoboOS consists of three key components: (1) Embodied Brain Model (RoboBrain), a MLLM designed for global perception and high-level decision-making; (2) Cerebellum Skill Library, a modular, plug-and-play toolkit that facilitates seamless execution of multiple skills; and (3) Real-Time Shared Memory, a spatiotemporal synchronization mechanism for coordinating multi-agent states. By integrating hierarchical information flow, RoboOS bridges Embodied Brain and Cerebellum Skill Library, facilitating robust planning, scheduling, and error correction for long-horizon tasks, while ensuring efficient multi-agent collaboration through Real-Time Shared Memory. Furthermore, we enhance edge-cloud communication and cloud-based distributed inference to facilitate high-frequency interactions and enable scalable deployment. Extensive real-world experiments across various scenarios, demonstrate RoboOS's versatility in supporting heterogeneous embodiments. Project website: https://github.com/FlagOpen/RoboOS