RoCo Challenge at AAAI 2026: Benchmarking Robotic Collaborative Manipulation for Assembly Towards Industrial Automation
作者: Haichao Liu, Yuheng Zhou, Zhenyu Wu, Ziheng Ji, Ziyu Shan, Qianzhun Wang, Ruixuan Liu, Zhiyuan Yang, Yejun Gu, Shalman Khan, Shijun Yan, Jun Liu, Haiyue Zhu, Changliu Liu, Jianfei Yang, Jingbing Zhang, Ziwei Wang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-03-16
备注: 16 pages, 8 figures
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
RoCo挑战赛：面向工业自动化的机器人协同装配操作基准测试
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人协同装配 工业自动化 具身人工智能 长时程任务 多任务学习
📋 核心要点
- 工业机器人装配面临长时程、高精度和容错性挑战，现有方法难以有效应对复杂装配任务。
- RoCo挑战赛提出双阶段评估体系，结合模拟环境和真实机器人，聚焦行星齿轮箱装配这一典型工业场景。
- 挑战赛结果表明，双模型框架和从失败中恢复的课程学习策略对提升机器人协同装配性能至关重要。
📝 摘要（中文）
具身人工智能(EAI)正在快速发展，逐渐颠覆了以往自主系统的范式，从孤立的感知转向集成、连续的行动。这种转变对于工业机器人操作具有重要意义，有望将人类工人从重复、危险的日常劳动中解放出来。为了评估和提升这种能力，我们推出了机器人协同装配辅助(RoCo)挑战赛，并提供了一个用于模拟和真实世界装配操作的数据集。该挑战赛以人为中心的制造为背景，侧重于高精度行星齿轮箱装配任务，这是现代工业中一项要求高但具有代表性的操作。该挑战赛基于Isaac Sim中自主开发的数据收集、训练和评估系统，并利用双臂机器人进行真实部署，分为两个阶段。模拟轮定义了细粒度的任务阶段，用于逐步评分，以处理装配的长时程特性。真实世界轮通过物理齿轮箱组件和高质量的遥操作数据集来镜像此评估。核心任务需要从头开始组装一个行星齿轮箱，包括安装三个行星齿轮、一个太阳齿轮和一个环形齿轮。该挑战赛吸引了来自10多个国家的60多个团队和170多名参与者，产生了高效的解决方案，最值得注意的是ARC-VLA和RoboCola。结果表明，用于长时程多任务学习的双模型框架非常有效，并且战略性地利用从失败中恢复的课程数据是成功部署的关键见解。本报告概述了竞赛设置、评估方法、主要发现和工业EAI的未来方向。我们的数据集、CAD文件、代码和评估结果可在https://rocochallenge.github.io/RoCo2026/找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决工业机器人协同装配任务中，长时程、高精度和复杂环境带来的挑战。现有方法在处理此类任务时，往往面临泛化能力不足、鲁棒性差以及难以有效利用数据等问题。特别是对于行星齿轮箱这种精密的装配任务，需要机器人具备精确的感知、规划和控制能力，以及一定的容错和自适应能力。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含模拟环境和真实机器人平台的挑战赛，来促进相关算法和技术的发展。挑战赛的设计鼓励参赛者探索新的方法，例如利用双模型框架进行长时程多任务学习，以及采用从失败中恢复的课程学习策略来提高机器人的鲁棒性。
技术框架：RoCo挑战赛的技术框架主要包括三个部分：数据收集、训练和评估系统。数据收集部分利用Isaac Sim模拟环境生成大量训练数据，并结合真实机器人的遥操作数据。训练部分鼓励参赛者使用各种机器学习算法，例如强化学习、模仿学习等。评估系统则采用细粒度的任务阶段评分机制，对机器人的装配过程进行全面评估。挑战赛分为模拟轮和真实世界轮，模拟轮主要用于算法的快速迭代和验证，真实世界轮则用于评估算法的实际性能。
关键创新：RoCo挑战赛的关键创新在于其将工业机器人协同装配任务抽象为一个具有挑战性的基准测试，并提供了一个包含模拟和真实数据的完整平台。这种方式能够有效地促进相关领域的研究，并推动工业机器人的发展。此外，挑战赛的结果也表明，双模型框架和从失败中恢复的课程学习策略是解决此类问题的有效方法。
关键设计：挑战赛的关键设计包括：1) 细粒度的任务阶段评分机制，能够更全面地评估机器人的装配过程；2) 模拟环境和真实机器人平台的结合，能够更好地平衡算法的泛化能力和实际性能；3) 从失败中恢复的课程学习策略，能够提高机器人的鲁棒性和容错能力。具体参数设置、损失函数和网络结构由参赛者自行设计，挑战赛只提供统一的评估标准。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RoCo挑战赛吸引了来自全球10多个国家的60多个团队参与，涌现出ARC-VLA和RoboCola等优秀解决方案。实验结果表明，双模型框架在长时程多任务学习中表现出色，而从失败中恢复的课程数据对于成功部署至关重要。这些发现为工业EAI的未来发展提供了宝贵的经验。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种工业自动化场景，例如汽车制造、电子产品组装、航空航天等领域。通过提升机器人的协同装配能力，可以降低生产成本、提高生产效率、改善工作环境，并最终实现更智能、更高效的工业生产。
📄 摘要（原文）
Embodied Artificial Intelligence (EAI) is rapidly developing, gradually subverting previous autonomous systems' paradigms from isolated perception to integrated, continuous action. This transition is highly significant for industrial robotic manipulation, promising to free human workers from repetitive, dangerous daily labor. To benchmark and advance this capability, we introduce the Robotic Collaborative Assembly Assistance (RoCo) Challenge with a dataset towards simulation and real-world assembly manipulation. Set against the backdrop of human-centered manufacturing, this challenge focuses on a high-precision planetary gearbox assembly task, a demanding yet highly representative operation in modern industry. Built upon a self-developed data collection, training, and evaluation system in Isaac Sim, and utilizing a dual-arm robot for real-world deployment, the challenge operates in two phases. The Simulation Round defines fine-grained task phases for step-wise scoring to handle the long-horizon nature of the assembly. The Real-World Round mirrors this evaluation with physical gearbox components and high-quality teleoperated datasets. The core tasks require assembling an epicyclic gearbox from scratch, including mounting three planet gears, a sun gear, and a ring gear. Attracting over 60 teams and 170+ participants from more than 10 countries, the challenge yielded highly effective solutions, most notably ARC-VLA and RoboCola. Results demonstrate that a dual-model framework for long-horizon multi-task learning is highly effective, and the strategic utilization of recovery-from-failure curriculum data is a critical insight for successful deployment. This report outlines the competition setup, evaluation approach, key findings, and future directions for industrial EAI. Our dataset, CAD files, code, and evaluation results can be found at: https://rocochallenge.github.io/RoCo2026/.