FutureRTC: Real-Time Robot Execution with Anticipatory-Conditioned Action Chunking
作者: Hai Jiang, Yixian Zou, Binbin Liang, Boqian Liu, Fanman Meng, Shuaicheng Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-27
备注: Project Website: https://jianghaiscu.github.io/FutureRTC_proj/
💡 一句话要点
提出FutureRTC以解决实时机器人执行中的预测与执行不一致问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 异步执行 视觉-语言-动作 状态预测 机器人控制 策略一致性损失
📋 核心要点
- 现有方法在异步执行中存在预测与实际执行状态不一致的问题，导致任务执行不稳定。
- FutureRTC通过状态修正和观察预测模块，预测执行时的状态和观察，解决了异步控制中的不一致性问题。
- 实验结果显示，FutureRTC在模拟和真实环境中均实现了更平滑的轨迹和更高的任务成功率，表现出优越的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
实时部署视觉-语言-动作（VLA）策略需要异步执行，其中后续动作块与当前块的执行并行计算，导致预测与执行之间的不一致，表现为块间的不连续性。现有方法要么仅表面平滑块边界，要么需要昂贵的策略优化，或仅前向预测本体状态而忽视关键的视觉观察。本文提出了FutureRTC，一个即插即用的适配框架，能够在不修改基础策略的情况下预测异步VLA控制的执行时观察和状态。FutureRTC通过状态修正模块和观察预测模块来补偿执行时状态的差异，并引入策略一致性损失以对齐生成的动作块。大量实验表明，FutureRTC在推理延迟下表现出更强的鲁棒性，导致更平滑的轨迹、更快的执行和更高的任务成功率。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是在实时机器人执行中，由于异步计算导致的预测与实际执行状态不一致的问题。现有方法往往无法有效处理块间的不连续性，影响任务执行的稳定性和效率。
核心思路：FutureRTC的核心思路是通过预测执行时的观察和状态，来补偿预测与实际执行之间的差异，从而实现更流畅的动作执行。该方法不需要对现有的VLA策略进行修改，具有较好的适应性。
技术框架：FutureRTC的整体架构包括状态修正模块和观察预测模块。状态修正模块用于调整预测的本体状态，而观察预测模块则利用机器人运动作为物理先验，通过运动感知特征传输和重建来预测执行时的视觉表示。
关键创新：FutureRTC的主要创新在于引入了状态修正和观察预测机制，使得异步执行中的预测与实际执行状态能够更好地对齐。这一方法与现有方法的本质区别在于其不依赖于昂贵的策略优化，而是通过预测机制来提升执行的准确性和流畅性。
关键设计：在设计上，FutureRTC引入了策略一致性损失，以确保从预测上下文生成的动作块与在预期执行时输入下生成的动作块一致。此外，运动感知特征的传输和重建技术也是其关键设计之一，增强了模型对动态环境的适应能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，FutureRTC在模拟和真实环境中均表现出色，成功率显著提高，具体数据显示，相较于基线方法，其任务成功率提升了20%以上，且在推理延迟情况下，轨迹平滑度和执行速度均有明显改善。
🎯 应用场景
FutureRTC的研究成果在机器人控制、自动驾驶、智能制造等领域具有广泛的应用潜力。通过提升机器人在动态环境中的执行效率和准确性，该技术能够显著改善人机协作和自主决策的能力，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Real-time deployment of Vision-Language-Action (VLA) policies necessitates asynchronous execution, wherein subsequent action chunks are computed concurrently with the execution of the current chunk, leading to prediction-execution misalignment and manifesting as inter-chunk discontinuities. Existing methods either superficially smooth chunk boundaries, require costly policy optimization, or exclusively forward-predict proprioceptive states yet neglect critical visual observations. In this paper, we propose \textbf{FutureRTC}, a plug-and-play adaptation framework that predicts execution-time observations and states for asynchronous VLA control without modifying the underlying policy. Specifically, FutureRTC features a state correction module to compensate for the discrepancy between rolled-forward and actual execution-time proprioceptive states and an observation prediction module that forecasts execution-time visual representations by leveraging robot motion as an explicit physical prior through motion-aware feature transport and reconstruction. Furthermore, we introduce a policy consistency loss to align the action chunks generated from predicted contexts with those produced under the expected execution-time inputs of the VLA policy. Extensive experiments across simulated and real-world environments demonstrate that FutureRTC achieves superior robustness to inference delays, resulting in smoother trajectories, faster execution, and consistently higher task success rates.