HiBerNAC: Hierarchical Brain-emulated Robotic Neural Agent Collective for Disentangling Complex Manipulation

📄 arXiv: 2506.08296v2 📥 PDF

作者: Hongjun Wu, Heng Zhang, Pengsong Zhang, Jin Wang, Cong Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-09 (更新: 2025-06-11)

备注: 31 pages,5 figures

💡 一句话要点

提出HiBerNAC以解决复杂机器人操控任务的挑战

🎯 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: 多模态VLA 复杂操控 机器人学习 神经启发 多智能体协作 长时间规划 动态适应 集体智能

📋 核心要点

  1. 现有的多模态VLA模型在复杂操控任务中面临持久上下文记忆不足和多智能体协调困难等挑战。
  2. HiBerNAC通过分层脑模拟机制和神经启发的反思，结合多模态VLA规划与推理，提升复杂操控任务的执行能力。
  3. 实验结果显示，HiBerNAC在长时间任务完成时间上减少了23%，并在多路径任务中取得了显著的成功率提升。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态视觉-语言-动作（VLA）模型的进展革新了传统机器人学习，使系统能够在统一框架中理解视觉、语言和动作以进行复杂任务规划。然而，掌握复杂操控任务仍然是一个开放性挑战，受限于持久上下文记忆、在不确定性下的多智能体协调以及动态长时间规划等限制。为了解决这一挑战，我们提出了HiBerNAC，一个受神经科学启发的分层脑模拟机器人神经代理集体。该框架结合了多模态VLA规划与推理以及神经启发的反思和多智能体机制，专门设计用于复杂机器人操控任务。通过利用神经启发的功能模块和去中心化的多智能体协作，我们的方法实现了复杂操控任务的稳健和增强的实时执行。实验表明，HiBerNAC在复杂操控任务中平均减少了23%的长时间任务完成时间，并在多路径任务中实现了12%至31%的非零成功率，这些任务在之前的VLA模型中均未能成功。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决复杂机器人操控任务中的多智能体协调和长时间规划问题。现有的VLA模型在这些任务中表现不佳，尤其是在面对不确定性和复杂性时。

核心思路：HiBerNAC的核心思路是借鉴神经科学中的分层决策机制，结合多模态VLA规划与神经启发的反思机制，以增强机器人在复杂操控任务中的表现。

技术框架：该框架包括多个模块，首先是多模态VLA规划与推理模块，其次是神经启发的反思模块，最后是多智能体协作机制。这些模块协同工作，以实现复杂任务的动态适应和执行。

关键创新：HiBerNAC的主要创新在于其分层脑模拟结构和动态代理专业化能力，使得系统能够根据任务的复杂性和时间要求自适应调整协调策略。这与传统的集中式VLA模型形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，HiBerNAC采用了去中心化的多智能体协作机制，设置了适应性参数以优化任务执行效率，并引入了特定的损失函数以提升模型的学习能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，HiBerNAC在复杂操控任务中平均减少了23%的长时间任务完成时间，并在多路径任务中取得了12%至31%的非零成功率，显著优于现有的VLA模型。这些结果展示了其在复杂任务处理中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化以及人机协作等场景。通过提升机器人在复杂操控任务中的表现，HiBerNAC能够在实际应用中显著提高工作效率和安全性，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in multimodal vision-language-action (VLA) models have revolutionized traditional robot learning, enabling systems to interpret vision, language, and action in unified frameworks for complex task planning. However, mastering complex manipulation tasks remains an open challenge, constrained by limitations in persistent contextual memory, multi-agent coordination under uncertainty, and dynamic long-horizon planning across variable sequences. To address this challenge, we propose \textbf{HiBerNAC}, a \textbf{Hi}erarchical \textbf{B}rain-\textbf{e}mulated \textbf{r}obotic \textbf{N}eural \textbf{A}gent \textbf{C}ollective, inspired by breakthroughs in neuroscience, particularly in neural circuit mechanisms and hierarchical decision-making. Our framework combines: (1) multimodal VLA planning and reasoning with (2) neuro-inspired reflection and multi-agent mechanisms, specifically designed for complex robotic manipulation tasks. By leveraging neuro-inspired functional modules with decentralized multi-agent collaboration, our approach enables robust and enhanced real-time execution of complex manipulation tasks. In addition, the agentic system exhibits scalable collective intelligence via dynamic agent specialization, adapting its coordination strategy to variable task horizons and complexity. Through extensive experiments on complex manipulation tasks compared with state-of-the-art VLA models, we demonstrate that \textbf{HiBerNAC} reduces average long-horizon task completion time by 23\%, and achieves non-zero success rates (12\textendash 31\%) on multi-path tasks where prior state-of-the-art VLA models consistently fail. These results provide indicative evidence for bridging biological cognition and robotic learning mechanisms.