ForeRobo: Unlocking Infinite Simulation Data for 3D Goal-driven Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2511.04381v1 📥 PDF

作者: Dexin wang, Faliang Chang, Chunsheng Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-06

💡 一句话要点

ForeRobo：利用生成式模拟数据驱动3D目标导向机器人操作

🎯 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)

关键词: 机器人操作 生成式模拟 目标导向 状态生成 sim-to-real迁移

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作技能学习方法难以有效利用模拟数据，存在泛化性差等问题。
  2. ForeRobo通过生成式模拟数据驱动机器人操作，结合经典控制，提升可解释性和效率。
  3. 实验表明，ForeRobo在多种操作任务中性能显著提升，并具备良好的sim-to-real迁移能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ForeRobo的生成式机器人代理，它利用生成式模拟自主地获取由设想的目标状态驱动的操作技能。该方法没有直接学习低级策略，而是提倡将生成式范式与经典控制相结合。ForeRobo赋予机器人代理一个自我引导的“提议-生成-学习-执行”循环。代理首先提出要获取的技能并构建相应的模拟环境；然后配置对象到适当的排列以生成与技能一致的目标状态（ForeGen）。随后，ForeGen产生的近乎无限的数据被用于训练所提出的状态生成模型（ForeFormer），该模型通过预测当前状态中每个点的3D目标位置，基于场景状态和任务指令，建立点对点的对应关系。最后，经典控制算法被用于驱动现实环境中的机器人，以执行基于设想目标状态的动作。与端到端策略学习方法相比，ForeFormer提供了更好的可解释性和执行效率。在各种刚体和铰接对象操作任务中训练和评估ForeFormer，观察到比最先进的状态生成模型平均提高了56.32％，证明了在不同操作模式中的强大通用性。此外，在涉及20多个机器人任务的真实世界评估中，ForeRobo实现了零样本的sim-to-real迁移，并表现出卓越的泛化能力，平均成功率达到79.28％。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作技能学习方法，特别是基于强化学习的端到端策略学习，通常需要大量的真实世界数据，成本高昂。虽然可以使用模拟数据，但sim-to-real的差距导致策略泛化能力不足。此外，端到端策略的可解释性较差，难以调试和优化。

核心思路：ForeRobo的核心思路是将操作技能的学习分解为两个阶段：目标状态生成和经典控制。通过生成式模型预测目标状态，然后利用经典控制算法驱动机器人达到该目标状态。这种分解方式降低了学习难度，提高了可解释性，并更容易实现sim-to-real迁移。

技术框架：ForeRobo包含一个“提议-生成-学习-执行”的循环。首先，代理提出需要学习的技能，并构建相应的模拟环境。然后，ForeGen模块生成与技能一致的目标状态数据。接下来，ForeFormer模型利用这些数据进行训练，学习从当前状态到目标状态的映射关系。最后，利用经典控制算法，根据ForeFormer预测的目标状态，驱动真实机器人执行操作。

关键创新：ForeRobo的关键创新在于利用生成式模拟数据来训练状态生成模型ForeFormer。ForeFormer通过预测当前状态中每个点的3D目标位置，建立点对点的对应关系，从而实现对目标状态的精确预测。与直接学习低级策略相比，这种方法更具可解释性和泛化能力。

关键设计：ForeGen模块通过配置对象到适当的排列来生成目标状态数据。ForeFormer模型采用Transformer架构，输入为场景状态和任务指令，输出为每个点的3D目标位置。损失函数包括点云距离损失和Chamfer距离损失，用于衡量预测目标状态与真实目标状态之间的差异。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

ForeRobo在多种刚体和铰接对象操作任务中进行了评估，结果表明，ForeFormer模型比最先进的状态生成模型平均提高了56.32％。在涉及20多个机器人任务的真实世界评估中，ForeRobo实现了零样本的sim-to-real迁移，平均成功率达到79.28％，展示了卓越的泛化能力。

🎯 应用场景

ForeRobo具有广泛的应用前景，例如在智能制造领域，可以用于机器人装配、抓取和放置等任务；在家庭服务领域，可以用于机器人整理物品、清洁房间等任务；在医疗领域，可以用于机器人辅助手术、康复训练等任务。该研究有助于降低机器人操作技能学习的成本，提高机器人的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Efficiently leveraging simulation to acquire advanced manipulation skills is both challenging and highly significant. We introduce \textit{ForeRobo}, a generative robotic agent that utilizes generative simulations to autonomously acquire manipulation skills driven by envisioned goal states. Instead of directly learning low-level policies, we advocate integrating generative paradigms with classical control. Our approach equips a robotic agent with a self-guided \textit{propose-generate-learn-actuate} cycle. The agent first proposes the skills to be acquired and constructs the corresponding simulation environments; it then configures objects into appropriate arrangements to generate skill-consistent goal states (\textit{ForeGen}). Subsequently, the virtually infinite data produced by ForeGen are used to train the proposed state generation model (\textit{ForeFormer}), which establishes point-wise correspondences by predicting the 3D goal position of every point in the current state, based on the scene state and task instructions. Finally, classical control algorithms are employed to drive the robot in real-world environments to execute actions based on the envisioned goal states. Compared with end-to-end policy learning methods, ForeFormer offers superior interpretability and execution efficiency. We train and benchmark ForeFormer across a variety of rigid-body and articulated-object manipulation tasks, and observe an average improvement of 56.32\% over the state-of-the-art state generation models, demonstrating strong generality across different manipulation patterns. Moreover, in real-world evaluations involving more than 20 robotic tasks, ForeRobo achieves zero-shot sim-to-real transfer and exhibits remarkable generalization capabilities, attaining an average success rate of 79.28\%.