Control Your Robot: A Unified System for Robot Control and Policy Deployment

📄 arXiv: 2509.23823v2 📥 PDF

作者: Tian Nian, Weijie Ke, Shaolong Zhu, Bingshan Hu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-28 (更新: 2025-12-09)

备注: Code: https://github.com/Tian-Nian/control_your_robot

💡 一句话要点

Control Your Robot：统一机器人控制与策略部署的通用系统

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

关键词: 机器人控制 策略部署 跨平台 模块化设计 统一API

📋 核心要点

  1. 现有机器人控制方案面临硬件接口、数据格式和控制范式多样化的难题，导致工具链割裂，阻碍了策略部署。
  2. Control Your Robot 框架通过标准化工作流、模块化设计和统一 API，实现了跨平台机器人控制和策略部署的统一。
  3. 实验表明，该框架能够高效收集数据，支持模仿学习和视觉-语言-动作模型，训练出的策略与专家演示高度吻合。

📝 摘要（中文）

跨平台机器人控制一直面临挑战，因为硬件接口、数据格式和控制范式差异巨大，导致工具链分散并减缓了部署速度。为了解决这个问题，我们提出了 Control Your Robot，这是一个模块化、通用的框架，它统一了跨平台的数据收集和策略部署。该系统通过标准化的工作流程、模块化设计、统一的API和闭环架构来减少碎片化。它支持灵活的机器人注册、具有遥操作和轨迹回放的双模控制，以及从多模态数据采集到推理的无缝集成。在单臂和双臂系统上的实验表明，该系统能够实现高效、低延迟的数据收集，并有效支持模仿学习和视觉-语言-动作模型的策略学习。基于Control Your Robot收集的数据训练的策略与专家演示高度匹配，表明该框架能够实现跨平台的可扩展和可复现的机器人学习。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制系统面临的主要问题是跨平台兼容性差。不同的机器人平台具有不同的硬件接口、数据格式和控制范式，这导致开发人员需要针对不同的平台开发不同的工具链，增加了开发和部署的复杂性和成本。此外，现有方法难以实现多模态数据的统一采集和处理，限制了机器人学习算法的应用。

核心思路：Control Your Robot 框架的核心思路是通过构建一个模块化、通用的系统，提供统一的API和标准化的工作流程，从而屏蔽底层硬件和软件的差异。该框架旨在实现数据收集、控制和策略部署的无缝集成，支持多种机器人平台和控制模式，并提供多模态数据采集和处理能力。

技术框架：Control Your Robot 框架采用模块化设计，包含以下主要模块：机器人注册模块（用于注册和管理不同的机器人平台）、控制模块（支持遥操作和轨迹回放等多种控制模式）、数据采集模块（用于采集多模态数据）和策略部署模块（用于部署和执行学习到的策略）。整个系统采用闭环架构，能够实时反馈和调整控制策略。

关键创新：该框架的关键创新在于其通用性和可扩展性。通过统一的API和标准化的工作流程，该框架能够支持多种机器人平台和控制模式，并能够方便地集成新的模块和功能。此外，该框架还提供了多模态数据采集和处理能力，为机器人学习算法的应用提供了便利。

关键设计：该框架的关键设计包括：统一的机器人描述格式（用于描述不同机器人的硬件和软件配置）、统一的API（用于控制机器人和采集数据）、模块化的软件架构（方便扩展和定制）以及闭环控制机制（用于实时反馈和调整控制策略）。具体的参数设置、损失函数和网络结构取决于具体的机器人学习算法。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果表明，Control Your Robot 框架能够实现高效、低延迟的数据收集，并有效支持模仿学习和视觉-语言-动作模型的策略学习。基于该框架收集的数据训练的策略与专家演示高度匹配，验证了该框架在跨平台机器人学习方面的有效性。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于工业自动化、服务机器人、医疗机器人等领域。通过降低机器人控制和策略部署的复杂性，该框架能够加速机器人技术的应用和普及，并促进机器人学习算法的发展。未来，该框架有望成为机器人开发和研究的标准工具。

📄 摘要（原文）

Cross-platform robot control remains difficult because hardware interfaces, data formats, and control paradigms vary widely, which fragments toolchains and slows deployment. To address this, we present Control Your Robot, a modular, general-purpose framework that unifies data collection and policy deployment across diverse platforms. The system reduces fragmentation through a standardized workflow with modular design, unified APIs, and a closed-loop architecture. It supports flexible robot registration, dual-mode control with teleoperation and trajectory playback, and seamless integration from multimodal data acquisition to inference. Experiments on single-arm and dual-arm systems show efficient, low-latency data collection and effective support for policy learning with imitation learning and vision-language-action models. Policies trained on data gathered by Control Your Robot match expert demonstrations closely, indicating that the framework enables scalable and reproducible robot learning across platforms.