Generalizable Robotic Insertion with World Models
作者: Nicklas Hansen, Iretiayo Akinola, Yijie Guo, Jie Xu, Bingjie Tang, Hao Su, Xiaolong Wang, Abhishek Gupta, Dieter Fox, Yashraj Narang
分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2026-09-23
备注: IROS 2026
💡 一句话要点
提出基于世界模型的通用机器人插入框架以解决多样化部件组装问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 机器人组装 通用插入 世界模型 数据驱动 零-shot学习 多样化部件 适应性系统
📋 核心要点
- 现有机器人插入方法通常依赖于针对特定任务的专门策略，导致在新任务部署时效率低下。
- 本文提出的框架利用世界模型，结合机器人本体感知与视觉信息，实现对多样化部件的通用插入。
- 实验结果显示，模型在未知物体上的零-shot成功率达到56%，显著优于传统无模型方法的7%。
📝 摘要（中文）
在高混合度环境中的机器人组装需要适应性强的系统来处理多样化的部件。然而，现有方法通常依赖于针对每个插入任务的专门策略，虽然成功率高，但在新问题的部署上繁琐且耗时。本文提出了一种基于世界模型的通用插入框架，该框架结合了机器人本体感知信息与腕部摄像头捕获的原始视觉观测。通过在多达90个几何多样的插入任务上训练单一世界模型，本文实现了对未知几何物体的56%的零-shot成功率，相较于仅7%的无模型基线，展示了强大的可扩展性。最后，对持出物体进行微调显著提高了数据效率，某些情况下甚至达到了更好的渐近性能。这是首个能够以完全数据驱动方式组装未知物体的系统，标志着可扩展、通用机器人组装系统的重要进展。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高混合度环境下机器人组装的适应性问题，现有方法在处理新插入任务时效率低下，难以快速部署。
核心思路：提出一种基于世界模型的通用插入框架，通过训练单一模型来处理多种插入任务，结合本体感知与视觉信息，以提高适应性和效率。
技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练和插入执行三个主要阶段。数据收集阶段通过腕部摄像头获取视觉信息，模型训练阶段使用多样化的插入任务进行训练，插入执行阶段则利用训练好的模型进行实际操作。
关键创新：该研究的最大创新在于首次实现了在完全数据驱动的情况下组装未知物体，突破了传统方法的限制，展示了强大的可扩展性和适应性。
关键设计：模型采用了特定的损失函数来优化插入成功率，并设计了适应性强的网络结构，以处理不同几何形状的部件。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，模型在未知物体上的零-shot成功率达到56%，相比之下，传统无模型方法仅为7%。随着训练数据集的扩展，模型性能显著提升，展示了良好的可扩展性和数据效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化制造、智能家居组装和服务机器人等。通过实现对多样化部件的通用插入，能够大幅提升机器人在复杂环境中的适应能力，降低人工干预需求，推动智能制造的发展。
📄 摘要（原文）
Robotic assembly in high-mixture settings requires adaptable systems that can handle diverse parts, yet current approaches typically rely on policies specialized to each insertion task. Although this can reach high success rates, it makes the process of deploying systems for new problems tedious and time consuming. We present a framework for generalizable insertion using world models that combine robot proprioceptive information with raw visual observations captured by a wrist-mounted camera. Our model-based approach trains a single world model on up to 90 insertion tasks with geometrically diverse parts, achieving 56% zero-shot success on unseen objects with unknown geometry compared to just 7% with a model-free baseline. Importantly, performance improves as more objects are included in the training dataset, demonstrating strong scalability. Lastly, finetuning the generalist model on held-out objects significantly enhances data-efficiency compared to training from scratch and, in some cases, achieves better asymptotic performance. To our knowledge, this is the first system capable of assembling unseen objects in an entirely data-driven manner, and thus represents a significant step toward scalable, generalizable robotic assembly systems.