RoboOmni: Proactive Robot Manipulation in Omni-modal Context

📄 arXiv: 2510.23763v3 📥 PDF

作者: Siyin Wang, Jinlan Fu, Feihong Liu, Xinzhe He, Huangxuan Wu, Junhao Shi, Kexin Huang, Zhaoye Fei, Jingjing Gong, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang, See-Kiong Ng, Tat-Seng Chua, Xipeng Qiu

分类: cs.RO, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-10-27 (更新: 2025-11-01)

💡 一句话要点

RoboOmni：提出一种全模态上下文中的主动机器人操作框架，解决机器人意图理解问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 多模态学习 意图识别 人机交互 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法依赖显式指令，忽略了现实世界中人类交互的隐式意图表达。
  2. RoboOmni 框架通过融合视觉、听觉和语言信息，主动识别用户意图并执行相应动作。
  3. OmniAction 数据集为主动意图识别提供了训练数据，实验证明 RoboOmni 性能优于现有方法。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLM）的最新进展推动了用于机器人操作的视觉-语言-动作（VLA）模型的快速发展。尽管当前方法在许多场景中有效，但它们很大程度上依赖于显式指令，而在现实世界的交互中，人类很少直接发出指令。有效的协作要求机器人主动推断用户意图。本文介绍了一种跨模态上下文指令的新设置，其中意图来源于口语对话、环境声音和视觉线索，而不是显式命令。为了解决这个新设置，我们提出了 RoboOmni，一个基于端到端全模态LLM的Perceiver-Thinker-Talker-Executor框架，它统一了意图识别、交互确认和动作执行。RoboOmni在时空上融合听觉和视觉信号，以实现鲁棒的意图识别，同时支持直接语音交互。为了解决机器人操作中主动意图识别缺乏训练数据的问题，我们构建了 OmniAction，包含 14 万个 episodes，5 千多个 speakers，2.4 千个 event sounds，640 个 backgrounds 和六种上下文指令类型。在模拟和真实环境中的实验表明，RoboOmni 在成功率、推理速度、意图识别和主动辅助方面超越了基于文本和 ASR 的基线。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法主要依赖于显式指令，无法有效处理现实场景中人类通过语音、环境声音和视觉线索等隐式方式表达意图的情况。这限制了机器人与人类的自然交互和协作能力。

核心思路：RoboOmni 的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）融合来自视觉、听觉和语言通道的信息，从而主动推断用户的意图。通过将感知、思考、对话和执行整合到一个统一的框架中，RoboOmni 能够实现更自然、更智能的机器人操作。

技术框架：RoboOmni 采用 Perceiver-Thinker-Talker-Executor 框架。Perceiver 模块负责从视觉和听觉输入中提取特征；Thinker 模块利用 MLLM 推断用户意图并生成行动计划；Talker 模块负责与用户进行语音交互，确认意图或提供反馈；Executor 模块执行行动计划，控制机器人完成任务。该框架是端到端可训练的，能够优化各个模块之间的协同工作。

关键创新：RoboOmni 的关键创新在于其全模态意图识别能力和主动交互机制。它不仅能够理解显式指令，还能从上下文线索中推断用户意图，并主动与用户进行语音交互，确认意图或提供帮助。此外，OmniAction 数据集的构建为训练和评估主动意图识别模型提供了重要资源。

关键设计：RoboOmni 使用时空注意力机制融合视觉和听觉信息，以提高意图识别的鲁棒性。MLLM 采用预训练的语言模型作为 backbone，并通过多模态数据进行微调，以适应机器人操作任务。损失函数包括意图分类损失、动作预测损失和语音生成损失，用于优化模型的各个方面。

📊 实验亮点

实验结果表明，RoboOmni 在模拟和真实环境中均优于基于文本和 ASR 的基线方法。在意图识别方面，RoboOmni 的准确率显著提高。在机器人操作任务中，RoboOmni 的成功率也得到了提升，同时推理速度更快，能够更及时地响应用户需求。这些结果验证了 RoboOmni 框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

RoboOmni 有望应用于各种人机协作场景，如家庭服务机器人、智能助手、工业自动化等。它可以使机器人更智能、更自然地与人类交互，从而提高工作效率和用户体验。例如，在智能家居环境中，机器人可以根据用户的语音、手势和环境声音，主动提供帮助，如递送物品、调节温度等。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have driven rapid progress in Vision-Language-Action (VLA) models for robotic manipulation. Although effective in many scenarios, current approaches largely rely on explicit instructions, whereas in real-world interactions, humans rarely issue instructions directly. Effective collaboration requires robots to infer user intentions proactively. In this work, we introduce cross-modal contextual instructions, a new setting where intent is derived from spoken dialogue, environmental sounds, and visual cues rather than explicit commands. To address this new setting, we present RoboOmni, a Perceiver-Thinker-Talker-Executor framework based on end-to-end omni-modal LLMs that unifies intention recognition, interaction confirmation, and action execution. RoboOmni fuses auditory and visual signals spatiotemporally for robust intention recognition, while supporting direct speech interaction. To address the absence of training data for proactive intention recognition in robotic manipulation, we build OmniAction, comprising 140k episodes, 5k+ speakers, 2.4k event sounds, 640 backgrounds, and six contextual instruction types. Experiments in simulation and real-world settings show that RoboOmni surpasses text- and ASR-based baselines in success rate, inference speed, intention recognition, and proactive assistance.