HIRE: History-Conditioned Interaction Reasoning and High-Rate Execution for Visually Aliased Precision Manipulation

📄 arXiv: 2609.30828v1 📥 PDF

作者: Rongji Li, Wenhao He, Cewu Lu, Xingyu Chen, Xu-Yao Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-25

💡 一句话要点

提出HIRE以解决视觉相似性导致的精确操作问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 精确操作 历史条件推理 高频执行 机器人技术 交互状态消歧 视觉相似性 物理交互 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有精确操作方法在处理视觉相似性时，往往无法有效区分不同的潜在交互状态，导致执行模糊。
  2. HIRE框架结合了历史条件的交互状态推理和高频执行，利用历史信息提升决策的准确性和执行的精确性。
  3. 在真实机器人实验中，HIRE在所有评估任务阶段的完成率超过90%，显著提高了交互状态的消歧和执行精度。

📝 摘要（中文）

在接触关键的精确操作中，历史依赖性使得视觉相似的观察可能对应不同的潜在交互状态，因此需要不同的动作。现有方法往往仅依赖当前视觉观察，无法有效解决这种模糊性。为此，本文提出了历史条件交互推理与高频执行框架（HIRE），结合了历史条件的交互状态推理器（ISR）和高频交互流形执行器（IME）。ISR通过时间扭矩编码器和力感知器编码有序的扭矩历史，为状态一致的动作生成提供持久的物理证据，而IME则将接触关键的运动结构化为内在进展和横向修正，以实现精确执行。实验证明，HIRE在多个任务阶段的完成率超过90%，并提升了交互状态的消歧、执行精度和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在视觉相似性下，精确操作中由于历史依赖性导致的交互状态模糊问题。现有方法往往仅依赖当前视觉信息，缺乏对历史交互的有效利用，导致执行不稳定。

核心思路：HIRE框架通过引入历史条件的交互状态推理器（ISR）和高频交互流形执行器（IME），实现了对历史信息的有效编码和利用，从而提升了决策的准确性和执行的精确性。

技术框架：HIRE框架包括两个主要模块：ISR和IME。ISR使用时间扭矩编码器和力感知器对交互历史进行编码，IME则将接触关键的运动结构化为内在进展和横向修正。两者通过交叉速率循环相互作用，利用物理轨迹信息来指导后续推理。

关键创新：HIRE的创新在于将历史条件推理与高频执行相结合，形成了一个统一的推理-执行视角，解决了现有方法中推理与执行的脱节问题。

关键设计：在设计中，ISR的时间扭矩编码器和力感知器被用作持久的物理证据，IME则通过结构化运动来实现精确执行。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细说明，需参考后续发布的代码。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在真实机器人实验中，HIRE在所有评估任务阶段的完成率超过90%，显著提高了交互状态的消歧、执行精度和泛化能力，展示了其在视觉相似性下的强大适应性和可靠性。

🎯 应用场景

HIRE框架在机器人精确操作领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要处理复杂接触和历史依赖的任务中，如装配、插入和旋转操作。其方法论不仅可以提升现有机器人系统的性能，还可能推动新型智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Precision manipulation with contact-critical interactions is often history-dependent: visually similar observations can correspond to different latent interaction states and therefore require different actions, while small execution errors can alter task outcomes. Policies relying on the current visual observation alone cannot resolve such ambiguity; force-aware and memory-augmented methods enrich physical or temporal context, while reactive high-rate policies improve local contact response, yet long-horizon temporal reasoning and precision execution remain largely decoupled in existing methods, limiting reliable progression in visually aliased precision manipulation. To bridge this gap, we introduce History-Conditioned Interaction Reasoning and Execution (HIRE), a cross-rate framework comprising a history-conditioned Interaction-State Reasoner (ISR) and a high-rate Interaction-Manifold Executor (IME). ISR encodes ordered wrench history with a temporal wrench encoder and Force Perceiver as persistent physical evidence for state-consistent action generation, while IME structures contact-critical motion into intrinsic progress and transverse correction for precise execution; their cross-rate loop allows the resulting physical traces to inform subsequent reasoning. In real-robot experiments across surface, insertion, and rotational interactions, HIRE achieves at least 90% completion across all evaluated task stages while improving interaction-state disambiguation, execution precision, and generalization. More broadly, HIRE provides a unified reasoning--execution perspective on precision manipulation under history-dependent partial observability, where physical interaction both realizes task intent and reveals latent-state evidence for future decisions. Code will be released upon publication.