NeSyPack: A Neuro-Symbolic Framework for Bimanual Logistics Packing

📄 arXiv: 2506.06567v1 📥 PDF

作者: Bowei Li, Peiqi Yu, Zhenran Tang, Han Zhou, Yifan Sun, Ruixuan Liu, Changliu Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-06

备注: 10 pages, 5 figures. Accepted to the RSS 2025 Workshop on Benchmarking Robot Manipulation: Improving Interoperability and Modularity. First Prize in the WBCD competition at ICRA 2025. Equal contribution by Bowei Li and Peiqi Yu

💡 一句话要点

提出NeSyPack框架以解决双手物流打包问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 神经符号框架 双手操作 物流打包 模块化设计 符号推理 任务分解 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有的双手物流打包方法通常依赖于端到端模型，缺乏灵活性和可解释性，且需要大量数据进行训练。
  2. NeSyPack通过结合数据驱动和符号推理，采用分层推理将复杂任务分解为更简单的子任务，从而提高了系统的可解释性和效率。
  3. 在2025年WBCD竞赛中，NeSyPack的表现优于传统方法，展示了其在双手操作任务中的有效性和适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了NeSyPack，一个用于双手物流打包的神经符号框架。NeSyPack结合了数据驱动模型和符号推理，构建了一个可解释的分层系统，具有良好的泛化能力、数据效率和可靠性。该框架通过分层推理将任务分解为子任务，并进一步细化为由符号技能图管理的原子技能。该图选择执行所需的技能参数、机器人配置和任务特定的控制策略。这种模块化设计增强了系统的鲁棒性、适应性和高效重用能力，优于需要大规模重训练的端到端模型。使用NeSyPack，我们的团队在2025年IEEE国际机器人与自动化会议的“人类双手能做什么”（WBCD）竞赛中获得一等奖。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决双手物流打包中的任务复杂性和现有方法的局限性，尤其是端到端模型在灵活性和数据需求上的不足。

核心思路：NeSyPack框架通过结合神经网络和符号推理，采用分层推理的方式将复杂任务分解为多个子任务和原子技能，从而实现更高效的任务执行和更好的可解释性。

技术框架：该框架包括三个主要模块：任务分解模块、符号技能图模块和执行策略模块。任务分解模块负责将任务分解为子任务，符号技能图模块管理技能的选择和参数配置，执行策略模块则负责具体的控制策略实施。

关键创新：NeSyPack的核心创新在于其模块化设计和符号技能图的引入，使得系统在执行过程中能够灵活调整技能和策略，显著提高了鲁棒性和适应性。

关键设计：在设计中，NeSyPack采用了特定的损失函数来优化技能选择，并通过符号图的结构来管理技能参数和机器人配置，确保系统在不同任务下的高效执行。

📊 实验亮点

在2025年WBCD竞赛中，NeSyPack框架表现出色，获得一等奖，展示了其在双手操作任务中的卓越性能。与传统端到端模型相比，NeSyPack在任务执行效率和适应性上有显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

NeSyPack框架具有广泛的应用潜力，特别是在物流、仓储和制造等领域。其模块化和可解释的特性使得在复杂环境中执行双手操作任务变得更加高效和可靠，未来可能推动智能机器人在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

This paper presents NeSyPack, a neuro-symbolic framework for bimanual logistics packing. NeSyPack combines data-driven models and symbolic reasoning to build an explainable hierarchical system that is generalizable, data-efficient, and reliable. It decomposes a task into subtasks via hierarchical reasoning, and further into atomic skills managed by a symbolic skill graph. The graph selects skill parameters, robot configurations, and task-specific control strategies for execution. This modular design enables robustness, adaptability, and efficient reuse - outperforming end-to-end models that require large-scale retraining. Using NeSyPack, our team won the First Prize in the What Bimanuals Can Do (WBCD) competition at the 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation.