RoboSeek: You Need to Interact with Your Objects
作者: Yibo Peng, Jiahao Yang, Shenhao Yan, Ziyu Huang, Shuang Li, Shuguang Cui, Yiming Zhao, Yatong Han
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-22 (更新: 2025-09-23)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
RoboSeek：通过交互式探索优化机器人操作，实现长时程任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 机器人操作 具身认知 强化学习 Real2Sim2Real 交互式学习
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法在长时程任务中面临顺序决策、物理约束和感知不确定性等挑战，交互驱动的学习方法有待探索。
- RoboSeek框架利用具身认知理论，通过交互经验优化高层感知模型的先验知识，实现鲁棒的真实世界机器人操作。
- RoboSeek在多个机器人平台上，针对八个长时程操作任务取得了平均79%的成功率，显著优于基线方法。
📝 摘要（中文）
通过探索和交互来优化和改进动作执行是机器人操作的一个有前景的方向。然而，交互驱动的机器人学习的实际方法仍未被充分探索，特别是对于长时程任务，其中顺序决策、物理约束和感知不确定性带来了重大挑战。受具身认知理论的启发，我们提出了RoboSeek，一个具身动作执行框架，利用交互经验来完成操作任务。RoboSeek通过在模拟中进行闭环训练来优化来自高层感知模型的先验知识，并通过real2sim2real迁移管道实现鲁棒的真实世界执行。具体来说，我们首先使用3D重建在模拟中复制真实世界的环境，以提供视觉和物理上一致的环境，然后我们使用强化学习和交叉熵方法，利用视觉先验在模拟中训练策略。随后，学习到的策略被部署在真实的机器人平台上执行。RoboSeek与硬件无关，并在多个机器人平台上针对八个涉及顺序交互、工具使用和对象处理的长时程操作任务进行了评估。我们的方法实现了平均79%的成功率，显著优于成功率低于50%的基线，突出了其在任务和平台上的泛化性和鲁棒性。实验结果验证了我们的训练框架在复杂、动态的真实世界环境中的有效性，并证明了所提出的real2sim2real迁移机制的稳定性，为更具泛化性的具身机器人学习铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决长时程机器人操作任务中，由于顺序决策、物理约束和感知不确定性带来的挑战。现有方法难以有效利用交互经验进行学习，导致泛化性和鲁棒性不足。
核心思路：论文的核心思路是利用具身认知理论，通过与环境的交互来优化机器人操作策略。具体而言，通过在模拟环境中进行闭环训练，并结合real2sim2real迁移，使机器人能够从交互中学习，从而提高在真实世界中的操作性能。
技术框架：RoboSeek框架包含以下主要阶段：1) 使用3D重建技术在模拟环境中复制真实世界环境，确保视觉和物理一致性；2) 在模拟环境中使用强化学习和交叉熵方法，结合视觉先验训练操作策略；3) 将学习到的策略通过real2sim2real迁移到真实机器人平台上执行。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的交互驱动的机器人学习框架，该框架能够有效地利用模拟环境中的交互经验来优化机器人操作策略，并通过real2sim2real迁移实现真实世界的鲁棒执行。与传统方法相比，RoboSeek更注重利用交互来学习，从而提高了泛化性和鲁棒性。
关键设计：在模拟环境的构建中，使用了3D重建技术来保证模拟环境与真实环境的视觉和物理一致性。在策略训练中，使用了强化学习和交叉熵方法，并结合视觉先验来加速学习过程。在real2sim2real迁移中，采用了领域自适应技术来减小模拟环境和真实环境之间的差异。具体的参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。
📊 实验亮点
RoboSeek在八个长时程操作任务中取得了显著的成果，平均成功率达到79%，远高于基线方法的50%。实验结果表明，RoboSeek框架具有良好的泛化性和鲁棒性，能够在不同的机器人平台和任务中有效工作。该研究验证了交互驱动的机器人学习方法的有效性，并为未来的研究提供了新的方向。
🎯 应用场景
RoboSeek框架具有广泛的应用前景，可应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。通过交互式学习，机器人能够更好地适应复杂动态的环境，完成各种操作任务，例如物体抓取、装配、工具使用等，从而提高生产效率和服务质量。该研究为更通用、更智能的机器人系统奠定了基础。
📄 摘要（原文）
Optimizing and refining action execution through exploration and interaction is a promising way for robotic manipulation. However, practical approaches to interaction-driven robotic learning are still underexplored, particularly for long-horizon tasks where sequential decision-making, physical constraints, and perceptual uncertainties pose significant challenges. Motivated by embodied cognition theory, we propose RoboSeek, a framework for embodied action execution that leverages interactive experience to accomplish manipulation tasks. RoboSeek optimizes prior knowledge from high-level perception models through closed-loop training in simulation and achieves robust real-world execution via a real2sim2real transfer pipeline. Specifically, we first replicate real-world environments in simulation using 3D reconstruction to provide visually and physically consistent environments, then we train policies in simulation using reinforcement learning and the cross-entropy method leveraging visual priors. The learned policies are subsequently deployed on real robotic platforms for execution. RoboSeek is hardware-agnostic and is evaluated on multiple robotic platforms across eight long-horizon manipulation tasks involving sequential interactions, tool use, and object handling. Our approach achieves an average success rate of 79%, significantly outperforming baselines whose success rates remain below 50%, highlighting its generalization and robustness across tasks and platforms. Experimental results validate the effectiveness of our training framework in complex, dynamic real-world settings and demonstrate the stability of the proposed real2sim2real transfer mechanism, paving the way for more generalizable embodied robotic learning. Project Page: https://russderrick.github.io/Roboseek/