RoboMatch: A Unified Mobile-Manipulation Teleoperation Platform with Auto-Matching Network Architecture for Long-Horizon Tasks

📄 arXiv: 2509.08522v2 📥 PDF

作者: Hanyu Liu, Yunsheng Ma, Jiaxin Huang, Keqiang Ren, Jiayi Wen, Yilin Zheng, Baishu Wan, Pan Li, Jiejun Hou, Haoru Luan, Zhihua Wang, Zhigong Song

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-10 (更新: 2025-09-16)

💡 一句话要点

RoboMatch：面向长时程任务的统一移动操作遥操作平台与自匹配网络架构

🎯 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: 遥操作 移动操作 长时程任务 自匹配网络 扩散策略 机器人控制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有遥操作平台在处理动态环境中长时程任务时，面临控制精度低、数据收集效率不足以及任务分解困难等挑战。
  2. RoboMatch通过驾驶舱式控制界面同步操作移动底座和双臂，并结合本体感觉-视觉增强扩散策略（PVE-DP）提升操作精度。
  3. 实验表明，RoboMatch显著提升了数据收集效率、任务成功率和长时程推理性能，为复杂操作任务提供有效方案。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboMatch，一个新颖的统一移动操作遥操作平台，具有自匹配网络架构，旨在解决动态环境中的长时程任务。我们的系统增强了遥操作性能、数据收集效率、任务准确性和操作稳定性。RoboMatch的核心是一个驾驶舱式控制界面，能够同步操作移动底座和双臂，显著提高控制精度和数据收集效率。此外，我们引入了本体感觉-视觉增强扩散策略（PVE-DP），它利用离散小波变换（DWT）进行多尺度视觉特征提取，并集成末端执行器上的高精度IMU以丰富本体感觉反馈，从而显著提高精细操作性能。此外，我们提出了一种自匹配网络（AMN）架构，该架构将长时程任务分解为逻辑序列，并动态分配轻量级预训练模型用于分布式推理。实验结果表明，我们的方法将数据收集效率提高了20%以上，使用PVE-DP将任务成功率提高了20-30%，并使用AMN将长时程推理性能提高了约40%，为复杂的操纵任务提供了一个强大的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有遥操作系统在处理复杂、长时程的移动操作任务时，面临着控制复杂、数据收集效率低、难以适应动态环境等问题。操作员需要同时控制移动底座和机械臂，容易出现操作失误。此外，长时程任务通常需要分解成多个子任务，但手动分解和管理这些子任务非常耗时且容易出错。

核心思路：RoboMatch的核心思路是通过一个统一的遥操作平台，简化操作流程，提高控制精度和效率。它采用驾驶舱式控制界面，允许操作员同步控制移动底座和双臂。同时，引入自匹配网络（AMN）架构，自动将长时程任务分解为逻辑序列，并动态分配预训练模型进行分布式推理，从而提高任务完成效率和鲁棒性。

技术框架：RoboMatch平台主要包含三个核心模块：1) 驾驶舱式遥操作界面，用于同步控制移动底座和双臂；2) 本体感觉-视觉增强扩散策略（PVE-DP），用于提高精细操作的性能；3) 自匹配网络（AMN），用于长时程任务的分解和分布式推理。操作员通过遥操作界面输入指令，PVE-DP处理视觉和本体感觉信息，AMN将任务分解并分配给相应的预训练模型，最终控制机器人完成任务。

关键创新：RoboMatch的关键创新在于其统一的遥操作平台和自匹配网络架构。统一的平台简化了操作流程，提高了控制效率。AMN能够自动将长时程任务分解为逻辑序列，并动态分配预训练模型进行分布式推理，从而提高了任务完成的效率和鲁棒性。PVE-DP通过融合视觉和本体感觉信息，进一步提高了精细操作的性能。

关键设计：PVE-DP利用离散小波变换（DWT）进行多尺度视觉特征提取，并集成末端执行器上的高精度IMU以丰富本体感觉反馈。AMN采用轻量级预训练模型，以减少计算负担。AMN使用动态规划算法来优化任务分解和模型分配策略。损失函数包括模仿学习损失和强化学习损失，用于训练PVE-DP和AMN。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RoboMatch平台的数据收集效率提高了20%以上。通过PVE-DP，任务成功率提高了20-30%。使用AMN，长时程推理性能提高了约40%。这些数据表明，RoboMatch在遥操作性能、数据收集效率和任务成功率方面都取得了显著的提升。

🎯 应用场景

RoboMatch平台具有广泛的应用前景，例如在危险环境下的远程操作、医疗手术辅助、家庭服务机器人等领域。它可以用于处理复杂的物体操作、环境探索和维护任务。通过提高遥操作的效率和精度，RoboMatch可以降低操作风险，提高工作效率，并为未来的自动化和智能化应用奠定基础。

📄 摘要（原文）

This paper presents RoboMatch, a novel unified teleoperation platform for mobile manipulation with an auto-matching network architecture, designed to tackle long-horizon tasks in dynamic environments. Our system enhances teleoperation performance, data collection efficiency, task accuracy, and operational stability. The core of RoboMatch is a cockpit-style control interface that enables synchronous operation of the mobile base and dual arms, significantly improving control precision and data collection. Moreover, we introduce the Proprioceptive-Visual Enhanced Diffusion Policy (PVE-DP), which leverages Discrete Wavelet Transform (DWT) for multi-scale visual feature extraction and integrates high-precision IMUs at the end-effector to enrich proprioceptive feedback, substantially boosting fine manipulation performance. Furthermore, we propose an Auto-Matching Network (AMN) architecture that decomposes long-horizon tasks into logical sequences and dynamically assigns lightweight pre-trained models for distributed inference. Experimental results demonstrate that our approach improves data collection efficiency by over 20%, increases task success rates by 20-30% with PVE-DP, and enhances long-horizon inference performance by approximately 40% with AMN, offering a robust solution for complex manipulation tasks.