RoboNeuron: A Modular Framework Linking Foundation Models and ROS for Embodied AI

📄 arXiv: 2512.10394v1 📥 PDF

作者: Weifan Guan, Huasen Xi, Chenxiao Zhang, Aosheng Li, Qinghao Hu, Jian Cheng

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-12-11

💡 一句话要点

RoboNeuron：连接基础模型与ROS的模块化具身智能框架

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

关键词: 具身智能 机器人操作系统 大型语言模型 模块化框架 模型上下文协议

📋 核心要点

  1. 现有具身智能系统面临跨场景适应性差、模块间耦合性强和推理加速困难等工程难题。
  2. RoboNeuron通过模型上下文协议(MCP)连接LLM与ROS，实现动态工具编排和模块解耦。
  3. RoboNeuron框架提升了跨场景适应性和组件灵活性，并为性能基准测试提供系统平台。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboNeuron，一个通用的具身智能部署框架，旨在克服现有系统在跨场景适应性、模块耦合和推理加速方面的局限。RoboNeuron首次将大型语言模型(LLM)和视觉-语言-动作(VLA)模型的认知能力与机器人操作系统(ROS)的实时执行骨干深度集成。该框架利用模型上下文协议(MCP)作为语义桥梁，使LLM能够动态地编排底层机器人工具。RoboNeuron建立了一个高度模块化的架构，通过利用ROS的统一通信接口，严格地解耦了感知、推理和控制。此外，还引入了一个自动工具，将ROS消息转换为可调用的MCP函数，从而显著简化了开发流程。RoboNeuron显著提高了跨场景适应性和组件灵活性，同时建立了一个系统的平台，用于水平性能基准测试，为可扩展的实际具身应用奠定了坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有具身智能系统在不同场景下的适应能力较弱，各个模块之间紧密耦合，导致系统难以维护和扩展。此外，针对不同模块的推理加速方案分散，缺乏统一的部署和优化框架。这些问题阻碍了具身智能在实际机器人应用中的大规模部署。

核心思路：RoboNeuron的核心思路是将大型语言模型（LLM）的强大认知能力与机器人操作系统（ROS）的实时控制能力相结合。通过LLM进行高级决策和任务规划，利用ROS实现底层机器人的精确控制和数据交互。这种结合使得机器人能够更好地理解环境，并根据指令执行复杂的任务。

技术框架：RoboNeuron框架包含三个主要模块：感知模块、推理模块和控制模块。感知模块负责从机器人传感器获取数据，并将其转换为LLM可以理解的格式。推理模块利用LLM进行任务规划和决策，生成控制指令。控制模块将控制指令转换为ROS消息，驱动机器人执行动作。模型上下文协议（MCP）作为语义桥梁，连接LLM和ROS，实现数据和指令的传递。

关键创新：RoboNeuron的关键创新在于其模块化架构和基于MCP的通信机制。模块化架构使得各个模块可以独立开发和部署，降低了系统复杂性。MCP协议提供了一种标准化的方式，将ROS消息转换为LLM可以调用的函数，简化了开发流程。此外，自动工具的引入进一步降低了开发门槛。

关键设计：RoboNeuron的关键设计包括MCP协议的定义、ROS消息到MCP函数的自动转换工具以及模块间的通信接口。MCP协议定义了一套标准化的数据格式和通信协议，用于LLM和ROS之间的数据交换。自动转换工具能够自动生成MCP函数，无需手动编写代码。模块间的通信接口采用ROS的发布/订阅机制，实现异步通信和解耦。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点在于框架设计和功能实现，目前未提供明确的性能数据和对比基线。但RoboNeuron通过集成LLM和ROS，并提供模块化架构和自动转换工具，显著简化了具身智能系统的开发和部署流程，为未来的性能提升奠定了基础。未来的工作可以集中在量化RoboNeuron在不同任务上的性能提升，并与其他现有框架进行比较。

🎯 应用场景

RoboNeuron框架可应用于各种机器人应用场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和搜索救援机器人。该框架能够提升机器人在复杂环境下的适应性和自主性，使其能够执行更加复杂的任务。此外，RoboNeuron还可作为具身智能研究的通用平台，促进相关算法和技术的开发。

📄 摘要（原文）

Current embodied AI systems face severe engineering impediments, primarily characterized by poor cross-scenario adaptability, rigid inter-module coupling, and fragmented inference acceleration. To overcome these limitations, we propose RoboNeuron, a universal deployment framework for embodied intelligence. RoboNeuron is the first framework to deeply integrate the cognitive capabilities of Large Language Models (LLMs) and Vision-Language-Action (VLA) models with the real-time execution backbone of the Robot Operating System (ROS). We utilize the Model Context Protocol (MCP) as a semantic bridge, enabling the LLM to dynamically orchestrate underlying robotic tools. The framework establishes a highly modular architecture that strictly decouples sensing, reasoning, and control by leveraging ROS's unified communication interfaces. Crucially, we introduce an automated tool to translate ROS messages into callable MCP functions, significantly streamlining development. RoboNeuron significantly enhances cross-scenario adaptability and component flexibility, while establishing a systematic platform for horizontal performance benchmarking, laying a robust foundation for scalable real-world embodied applications.