Embodied Intelligence in Disassembly: Multimodal Perception Cross-validation and Continual Learning in Neuro-Symbolic TAMP

📄 arXiv: 2509.11270v1 📥 PDF

作者: Ziwen He, Zhigang Wang, Yanlong Peng, Pengxu Chang, Hong Yang, Ming Chen

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-14

备注: 8 pages, 3 figures. Accepted at CASE2025. This arXiv version contains minor corrections

💡 一句话要点

提出基于神经符号TAMP的持续学习框架，提升机器人拆卸动力电池的鲁棒性。

🎯 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: 具身智能 神经符号TAMP 持续学习 多模态感知 机器人拆卸 动力电池回收 交叉验证

📋 核心要点

  1. 现有机器人拆卸方法在动态环境中感知鲁棒性不足，难以适应非结构化场景。
  2. 提出基于神经符号TAMP的持续学习框架，通过多模态感知交叉验证和双向推理优化策略。
  3. 实验表明，该框架显著提升了动态拆卸场景中的任务成功率，并降低了感知误判次数。

📝 摘要（中文）

随着新能源汽车产业的快速发展，动力电池的高效拆卸和回收已成为循环经济的关键挑战。在当前非结构化的拆卸场景中，环境的动态性严重限制了机器人感知的鲁棒性，对工业应用中的自主拆卸构成了重大障碍。本文提出了一种基于神经符号任务和运动规划（TAMP）的持续学习框架，以增强具身智能系统在动态环境中的适应性。我们的方法将多模态感知交叉验证机制集成到双向推理流程中：前向工作流程动态地细化和优化行动策略，而后向学习流程自主地从历史任务执行中收集有效数据，以促进持续的系统学习，从而实现自我优化。实验结果表明，所提出的框架将动态拆卸场景中的任务成功率从81.68%提高到100%，同时将平均感知误判次数从3.389次减少到1.128次。这项研究为提高复杂工业环境中具身智能的鲁棒性和适应性提供了一种新的范例。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非结构化动态环境中，机器人动力电池拆卸任务中感知鲁棒性不足的问题。现有方法难以有效应对环境变化，导致任务失败率高，感知误判多。

核心思路：论文的核心思路是将神经符号任务和运动规划（TAMP）与持续学习相结合，利用多模态感知交叉验证机制，在任务执行过程中不断学习和优化策略，从而提高系统在动态环境中的适应性和鲁棒性。

技术框架：整体框架包含前向工作流程和后向学习流程。前向工作流程负责动态地细化和优化行动策略，利用多模态感知信息进行交叉验证，以提高感知准确性。后向学习流程则自主地从历史任务执行数据中收集有效数据，用于持续的系统学习和优化。这两个流程相互作用，形成一个闭环的自优化系统。

关键创新：最重要的创新点在于将多模态感知交叉验证机制集成到神经符号TAMP框架中，并结合持续学习，实现了在动态环境中自主学习和优化的能力。与传统方法相比，该方法能够更好地适应环境变化，提高任务成功率和感知准确性。

关键设计：论文中未明确给出关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这部分信息未知。但可以推测，多模态感知交叉验证机制可能涉及到不同模态数据之间的权重分配和融合策略，持续学习可能采用了某种形式的经验回放或策略梯度方法。

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的框架在动态拆卸场景中将任务成功率从81.68%提高到100%，实现了显著提升。同时，平均感知误判次数从3.389次减少到1.128次，表明该框架有效提高了感知准确性。这些数据验证了该方法在复杂工业环境中提升具身智能鲁棒性和适应性的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新能源汽车动力电池的自动化拆卸与回收，提高资源利用率，降低环境污染。此外，该框架还可推广到其他复杂工业场景，如电子产品回收、废弃物处理等，提升机器人自主作业能力和效率，助力循环经济发展。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of the new energy vehicle industry, the efficient disassembly and recycling of power batteries have become a critical challenge for the circular economy. In current unstructured disassembly scenarios, the dynamic nature of the environment severely limits the robustness of robotic perception, posing a significant barrier to autonomous disassembly in industrial applications. This paper proposes a continual learning framework based on Neuro-Symbolic task and motion planning (TAMP) to enhance the adaptability of embodied intelligence systems in dynamic environments. Our approach integrates a multimodal perception cross-validation mechanism into a bidirectional reasoning flow: the forward working flow dynamically refines and optimizes action strategies, while the backward learning flow autonomously collects effective data from historical task executions to facilitate continual system learning, enabling self-optimization. Experimental results show that the proposed framework improves the task success rate in dynamic disassembly scenarios from 81.68% to 100%, while reducing the average number of perception misjudgments from 3.389 to 1.128. This research provides a new paradigm for enhancing the robustness and adaptability of embodied intelligence in complex industrial environments.