ROSClaw: A Hierarchical Semantic-Physical Framework for Heterogeneous Multi-Agent Collaboration
作者: Rongfeng Zhao, Xuanhao Zhang, Zhaochen Guo, Xiang Shao, Zhongpan Zhu, Bin He, Jie Chen
分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出ROSClaw框架，用于异构多智能体协作，弥合语义理解与物理执行的鸿沟。
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 异构多智能体协作 视觉-语言模型 Sim-to-Real 机器人框架 策略学习 任务执行 e-URDF 闭环控制
📋 核心要点
- 现有方法在语义理解和物理执行之间存在差距，难以处理长时序和时间结构化任务，且实验验证和策略优化成本高昂。
- ROSClaw框架利用统一的视觉-语言模型控制器，结合e-URDF物理约束，构建sim-to-real映射，实现异构机器人协作。
- 该框架通过数据收集和状态累积机制，支持策略的迭代优化，并能动态分配任务控制，提高多策略执行的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出ROSClaw，一个用于异构机器人智能体的框架，它将策略学习和任务执行集成到一个统一的视觉-语言模型（VLM）控制器中。该框架利用异构机器人的e-URDF表示作为物理约束，构建sim-to-real的拓扑映射，从而能够实时访问模拟和真实世界智能体的物理状态。此外，还引入了数据收集和状态累积机制，用于存储机器人状态、多模态观测和真实世界执行过程中的轨迹，以便后续的迭代策略优化。在部署期间，统一的智能体保持推理和执行之间的语义连续性，并动态地将特定任务的控制分配给不同的智能体，从而提高多策略执行的鲁棒性。通过建立自主闭环框架，ROSClaw最大限度地减少了对机器人特定开发工作流程的依赖，支持硬件级验证、自动生成SDK级控制程序和工具化执行，从而实现机器人技能的快速跨平台迁移和持续改进。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于视觉-语言-动作（VLA）和视觉-语言-导航（VLN）的系统虽然能够让机器人根据自然语言指令执行操作和导航任务，但在处理长时程、时序结构化的任务时表现不佳。此外，现有的框架通常采用模块化的pipeline进行数据收集、技能训练和策略部署，导致实验验证和策略优化成本高昂。因此，需要一个能够有效连接语义理解和物理执行，并降低开发和优化成本的框架。
核心思路：ROSClaw的核心思路是将策略学习和任务执行集成到一个统一的视觉-语言模型（VLM）控制器中。通过利用异构机器人的e-URDF表示作为物理约束，构建模拟到真实的拓扑映射，实现对机器人物理状态的实时访问。这种统一的框架能够保持推理和执行之间的语义连续性，并动态地将任务控制分配给不同的智能体，从而提高多策略执行的鲁棒性。
技术框架：ROSClaw框架包含以下主要模块：1) e-URDF表示模块，用于描述异构机器人的物理结构和约束；2) Sim-to-Real拓扑映射模块，用于建立模拟环境和真实环境之间的对应关系；3) 统一的视觉-语言模型（VLM）控制器，用于进行策略学习和任务执行；4) 数据收集和状态累积模块，用于存储机器人状态、多模态观测和执行轨迹；5) 任务分配模块，用于动态地将任务控制分配给不同的智能体。
关键创新：ROSClaw的关键创新在于其统一的视觉-语言模型控制器和基于e-URDF的Sim-to-Real拓扑映射。传统的模块化pipeline将数据收集、技能训练和策略部署分离，导致信息损失和优化困难。ROSClaw通过统一的控制器和拓扑映射，实现了语义理解和物理执行的紧密结合，从而提高了任务执行的效率和鲁棒性。
关键设计：e-URDF表示：使用扩展的URDF格式来描述机器人的物理结构、关节限制和传感器信息。Sim-to-Real拓扑映射：利用e-URDF信息，建立模拟环境和真实环境之间的对应关系，例如关节角度、位置和速度。视觉-语言模型控制器：使用预训练的视觉-语言模型，例如CLIP或ALIGN，并对其进行微调，以适应特定的机器人任务。数据收集和状态累积：在真实世界执行过程中，记录机器人的状态、多模态观测（例如图像、深度图、力/扭矩）和执行轨迹，用于后续的策略优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了ROSClaw框架的有效性，但具体性能数据和对比基线未知。该框架能够实现硬件级验证、自动生成SDK级控制程序和工具化执行，从而实现机器人技能的快速跨平台迁移和持续改进。具体提升幅度未知。
🎯 应用场景
ROSClaw框架可应用于各种需要异构多智能体协作的场景，例如智能制造、仓储物流、家庭服务等。通过该框架，可以快速开发和部署机器人应用，降低开发成本，提高任务执行的效率和鲁棒性。未来，该框架有望促进机器人技术的普及和应用，推动智能化的发展。
📄 摘要（原文）
The integration of large language models (LLMs) with embodied agents has improved high-level reasoning capabilities; however, a critical gap remains between semantic understanding and physical execution. While vision-language-action (VLA) and vision-language-navigation (VLN) systems enable robots to perform manipulation and navigation tasks from natural language instructions, they still struggle with long-horizon sequential and temporally structured tasks. Existing frameworks typically adopt modular pipelines for data collection, skill training, and policy deployment, resulting in high costs in experimental validation and policy optimization. To address these limitations, we propose ROSClaw, an agent framework for heterogeneous robots that integrates policy learning and task execution within a unified vision-language model (VLM) controller. The framework leverages e-URDF representations of heterogeneous robots as physical constraints to construct a sim-to-real topological mapping, enabling real-time access to the physical states of both simulated and real-world agents. We further incorporate a data collection and state accumulation mechanism that stores robot states, multimodal observations, and execution trajectories during real-world execution, enabling subsequent iterative policy optimization. During deployment, a unified agent maintains semantic continuity between reasoning and execution, and dynamically assigns task-specific control to different agents, thereby improving robustness in multi-policy execution. By establishing an autonomous closed-loop framework, ROSClaw minimizes the reliance on robot-specific development workflows. The framework supports hardware-level validation, automated generation of SDK-level control programs, and tool-based execution, enabling rapid cross-platform transfer and continual improvement of robotic skills. Ours project page:this https URL.