Multimodal Behaviour Trees for Robotic Laboratory Task Automation

📄 arXiv: 2506.20399v1 📥 PDF

作者: Hatem Fakhruldeen, Arvind Raveendran Nambiar, Satheeshkumar Veeramani, Bonilkumar Vijaykumar Tailor, Hadi Beyzaee Juneghani, Gabriella Pizzuto, Andrew Ian Cooper

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-25

备注: 7 pages, 5 figures, accepted and presented in ICRA 2025

💡 一句话要点

提出多模态行为树以解决实验室机器人任务自动化问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 实验室机器人 多模态感知 行为树 任务自动化 安全性验证 机器人技术 化学实验

📋 核心要点

  1. 现有机器人在执行实验室重复性任务时，可靠性不足，可能导致危险后果，如化学品暴露。
  2. 本文提出了一种基于多模态感知的行为树方法，旨在自动化任务并确保执行的准确性。
  3. 实验结果显示，样品封闭任务成功率为88%，实验架插入任务成功率为92%，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

实验室机器人能够以高精度和可重复性进行实验，具有变革科学研究的潜力。当前，机器人在执行样品运输和试管封闭等重复性任务时表现出色，但其可靠性仍需验证。为确保机器人任务执行的准确性，本文提出了一种基于多模态感知的行为树新方法，旨在自动化机器人任务并验证其成功执行。通过对样品试管封闭和实验室架子插入两个任务的实验评估，结果显示封闭成功率为88%，插入成功率为92%，并具备强大的错误检测能力，证明了该方法的稳健性和可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决实验室机器人在执行重复性任务时的可靠性问题，现有方法在任务执行过程中缺乏有效的反馈机制，可能导致安全隐患。

核心思路：通过引入多模态感知，结合行为树结构，确保机器人在执行任务时能够实时反馈和验证任务的成功与否，从而提高执行的可靠性。

技术框架：该方法的整体架构包括任务规划模块、感知反馈模块和执行验证模块。任务规划模块负责生成执行计划，感知反馈模块实时监测任务进展，执行验证模块则评估任务结果。

关键创新：最重要的创新在于将多模态感知与行为树结合，形成了一种新的任务执行和验证机制，与传统方法相比，显著提高了任务的安全性和可靠性。

关键设计：在设计中，采用了多种传感器数据融合技术，以增强环境感知能力，同时设置了特定的损失函数以优化任务执行的准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，样品试管封闭任务的成功率达到88%，而实验架插入任务的成功率更是高达92%。此外，该方法展现出强大的错误检测能力，证明了其在安全关键环境中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在化学实验室、制药行业和生物技术领域。通过提高机器人在实验室任务中的可靠性，可以减少人类在危险环境中的暴露风险，提升实验效率，推动科学研究的进展。

📄 摘要（原文）

Laboratory robotics offer the capability to conduct experiments with a high degree of precision and reproducibility, with the potential to transform scientific research. Trivial and repeatable tasks; e.g., sample transportation for analysis and vial capping are well-suited for robots; if done successfully and reliably, chemists could contribute their efforts towards more critical research activities. Currently, robots can perform these tasks faster than chemists, but how reliable are they? Improper capping could result in human exposure to toxic chemicals which could be fatal. To ensure that robots perform these tasks as accurately as humans, sensory feedback is required to assess the progress of task execution. To address this, we propose a novel methodology based on behaviour trees with multimodal perception. Along with automating robotic tasks, this methodology also verifies the successful execution of the task, a fundamental requirement in safety-critical environments. The experimental evaluation was conducted on two lab tasks: sample vial capping and laboratory rack insertion. The results show high success rate, i.e., 88% for capping and 92% for insertion, along with strong error detection capabilities. This ultimately proves the robustness and reliability of our approach and that using multimodal behaviour trees should pave the way towards the next generation of robotic chemists.