RoboChemist: Long-Horizon and Safety-Compliant Robotic Chemical Experimentation

📄 arXiv: 2509.08820v1 📥 PDF

作者: Zongzheng Zhang, Chenghao Yue, Haobo Xu, Minwen Liao, Xianglin Qi, Huan-ang Gao, Ziwei Wang, Hao Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-10

备注: Accepted to CoRL 2025, Project Page: https://zzongzheng0918.github.io/RoboChemist.github.io/

💡 一句话要点

提出RoboChemist以解决机器人化化学实验中的安全与长时间任务问题

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

关键词: 机器人化学家 视觉-语言模型 视觉-语言-动作 实验自动化 安全合规性 长时间任务 科学发现

📋 核心要点

  1. 现有的机器人化学实验系统在处理透明实验器具时存在深度感知不足的问题，且缺乏对复杂任务的语义反馈。
  2. RoboChemist通过将视觉-语言模型与视觉-语言-动作模型结合，提供了任务分解、视觉引导和成功监控的多重功能。
  3. 实验结果显示，RoboChemist在成功率上比现有VLA基线提高了23.57%，合规性也有显著提升，展现出良好的任务和物体泛化能力。

📝 摘要（中文）

机器人化学家有望解放人类专家的重复性任务并加速科学发现，但目前仍处于初级阶段。化学实验涉及对危险和可变物质的长时间操作，成功不仅需要完成任务，还需严格遵循实验规范。为应对这些挑战，本文提出了RoboChemist，一个双环框架，结合了视觉-语言模型（VLM）与视觉-语言-动作（VLA）模型。与现有基于VLM的系统不同，RoboChemist利用VLM作为任务规划者、视觉提示生成器和监控者，显著提高了实验成功率和合规性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人化学实验中长时间操作的安全性和合规性问题。现有方法在透明实验器具的深度感知和复杂任务的语义反馈方面存在不足，导致实验成功率低下。

核心思路：RoboChemist的核心思路是通过双环框架，结合视觉-语言模型（VLM）与视觉-语言-动作（VLA）模型，提升任务规划、执行和监控的能力，从而确保实验的安全性和合规性。

技术框架：RoboChemist的整体架构包括三个主要模块：任务规划模块（由VLM实现）、视觉提示生成模块（引导VLA模型）和监控模块（评估任务成功与合规性）。这些模块协同工作，确保实验的顺利进行。

关键创新：本文的关键创新在于引入了一个VLA接口，能够接受来自VLM的基于图像的视觉目标，从而实现精确的目标条件控制。这一设计使得RoboChemist在处理复杂化学实验时具备更高的灵活性和准确性。

关键设计：在技术细节方面，RoboChemist采用了特定的损失函数来优化任务执行的准确性，并设计了适应性强的网络结构，以便于处理多样化的实验任务和物体。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RoboChemist在实验中表现出显著的优势，成功率比现有VLA基线提高了23.57%，合规性平均提升了0.298。这些结果表明，RoboChemist在处理复杂化学实验任务时具备更强的能力和更高的可靠性。

🎯 应用场景

RoboChemist的研究成果可广泛应用于化学实验室的自动化，特别是在需要处理危险化学品和复杂实验程序的场景中。其高效的任务执行和合规监控能力将大大提高实验的安全性和效率，推动科学研究的进展。未来，该技术还可能扩展到其他领域，如生物实验和材料科学等。

📄 摘要（原文）

Robotic chemists promise to both liberate human experts from repetitive tasks and accelerate scientific discovery, yet remain in their infancy. Chemical experiments involve long-horizon procedures over hazardous and deformable substances, where success requires not only task completion but also strict compliance with experimental norms. To address these challenges, we propose \textit{RoboChemist}, a dual-loop framework that integrates Vision-Language Models (VLMs) with Vision-Language-Action (VLA) models. Unlike prior VLM-based systems (e.g., VoxPoser, ReKep) that rely on depth perception and struggle with transparent labware, and existing VLA systems (e.g., RDT, pi0) that lack semantic-level feedback for complex tasks, our method leverages a VLM to serve as (1) a planner to decompose tasks into primitive actions, (2) a visual prompt generator to guide VLA models, and (3) a monitor to assess task success and regulatory compliance. Notably, we introduce a VLA interface that accepts image-based visual targets from the VLM, enabling precise, goal-conditioned control. Our system successfully executes both primitive actions and complete multi-step chemistry protocols. Results show 23.57% higher average success rate and a 0.298 average increase in compliance rate over state-of-the-art VLA baselines, while also demonstrating strong generalization to objects and tasks.