RoboOS-NeXT: A Unified Memory-based Framework for Lifelong, Scalable, and Robust Multi-Robot Collaboration
作者: Huajie Tan, Cheng Chi, Xiansheng Chen, Yuheng Ji, Zhongxia Zhao, Xiaoshuai Hao, Yaoxu Lyu, Mingyu Cao, Junkai Zhao, Huaihai Lyu, Enshen Zhou, Ning Chen, Yankai Fu, Cheng Peng, Wei Guo, Dong Liang, Zhuo Chen, Mengsi Lyu, Chenrui He, Yulong Ao, Yonghua Lin, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-30
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
RoboOS-NeXT：面向终身学习、可扩展和鲁棒多机器人协作的统一内存框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多机器人协作 终身学习 具身智能 时空记忆 机器人操作系统
📋 核心要点
- 现有VLA模型和分层框架在多智能体协作中依赖有限记忆，难以实现长期学习和异构团队扩展。
- RoboOS-NeXT提出时空具身记忆(STEM)，整合空间、时间和具身信息，实现全局规划和局部执行的闭环。
- 实验表明，RoboOS-NeXT在餐厅、超市和家庭等场景中，对异构机器人表现出卓越的协作性能。
📝 摘要（中文）
本文提出RoboOS-NeXT，一个基于统一内存的框架，旨在解决多智能体系统中终身适应性、可扩展协调和鲁棒调度等核心挑战。现有方法，如视觉-语言-动作(VLA)模型和分层框架，由于依赖有限或个体智能体记忆而存在局限性，制约了它们在长期范围内的学习、异构团队的扩展以及从故障中恢复的能力。RoboOS-NeXT的核心是新型时空具身记忆(STEM)，它将空间场景几何、时间事件历史和具身轮廓整合到共享表示中。这种以记忆为中心的设计集成到大脑-小脑框架中，其中高级大脑模型通过检索和更新STEM执行全局规划，而低级控制器在本地执行动作。认知、记忆和执行之间的闭环实现了动态任务分配、容错协作和一致的状态同步。在餐厅、超市和家庭等复杂协调任务中进行的大量实验表明，RoboOS-NeXT在异构具身方面取得了卓越的性能，验证了其在实现终身、可扩展和鲁棒的多机器人协作方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：多机器人协作面临终身学习、可扩展性和鲁棒性三大挑战。现有方法依赖于有限或个体智能体的记忆，无法有效处理长期任务、异构机器人团队以及突发故障。这限制了它们在复杂环境中的应用。
核心思路：RoboOS-NeXT的核心思路是构建一个统一的、共享的记忆系统，即时空具身记忆(STEM)。通过将空间场景几何、时间事件历史和具身轮廓整合到STEM中，实现对环境、任务和机器人自身状态的全面感知和理解。这种共享记忆使得机器人能够协同工作，并从过去的经验中学习。
技术框架：RoboOS-NeXT采用大脑-小脑框架。高级大脑模型负责全局规划，通过检索和更新STEM来制定任务策略。低级控制器负责局部执行，根据大脑模型的指令控制机器人的具体动作。大脑模型和小脑控制器之间形成闭环，实现认知、记忆和执行的协同。
关键创新：RoboOS-NeXT的关键创新在于STEM的设计。它将空间、时间和具身信息整合到一个统一的表示中，使得机器人能够全面理解环境和任务。此外，大脑-小脑框架实现了全局规划和局部执行的解耦，提高了系统的灵活性和鲁棒性。
关键设计：STEM的具体实现细节未知，论文中可能没有详细描述。大脑模型和小脑控制器的具体网络结构和训练方法也未知。损失函数的设计可能涉及到对协作效率、任务完成度和鲁棒性的优化。
📊 实验亮点
实验结果表明，RoboOS-NeXT在餐厅、超市和家庭等复杂协调任务中，对异构机器人表现出卓越的性能。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调了其在终身学习、可扩展性和鲁棒性方面的优势。
🎯 应用场景
RoboOS-NeXT具有广泛的应用前景，例如在智能仓储、智能制造、智慧餐厅、家庭服务等领域，可以实现多机器人协同完成复杂的任务。该研究有助于提升机器人系统的智能化水平，提高生产效率和服务质量，并推动机器人技术在实际场景中的应用。
📄 摘要（原文）
The proliferation of collaborative robots across diverse tasks and embodiments presents a central challenge: achieving lifelong adaptability, scalable coordination, and robust scheduling in multi-agent systems. Existing approaches, from vision-language-action (VLA) models to hierarchical frameworks, fall short due to their reliance on limited or dividual-agent memory. This fundamentally constrains their ability to learn over long horizons, scale to heterogeneous teams, or recover from failures, highlighting the need for a unified memory representation. To address these limitations, we introduce RoboOS-NeXT, a unified memory-based framework for lifelong, scalable, and robust multi-robot collaboration. At the core of RoboOS-NeXT is the novel Spatio-Temporal-Embodiment Memory (STEM), which integrates spatial scene geometry, temporal event history, and embodiment profiles into a shared representation. This memory-centric design is integrated into a brain-cerebellum framework, where a high-level brain model performs global planning by retrieving and updating STEM, while low-level controllers execute actions locally. This closed loop between cognition, memory, and execution enables dynamic task allocation, fault-tolerant collaboration, and consistent state synchronization. We conduct extensive experiments spanning complex coordination tasks in restaurants, supermarkets, and households. Our results demonstrate that RoboOS-NeXT achieves superior performance across heterogeneous embodiments, validating its effectiveness in enabling lifelong, scalable, and robust multi-robot collaboration. Project website: https://flagopen.github.io/RoboOS/