Representation-Guided Generation and Integration of Executable Programs for Robot Manipulation
作者: Ruixiao Yang, Mingxin Yu, Chuchu Fan
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-25
💡 一句话要点
提出RIVET框架以解决机器人操作系统集成问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 程序生成 感知与规划 对象中心表示 任务适应性 系统集成 VLM技术
📋 核心要点
- 现有方法在机器人操作系统的构建中面临组件间信息不兼容的问题，导致系统集成困难。
- 论文提出的RIVET框架通过共享的对象中心表示，生成协同的感知、渲染、关系推理和规划程序，解决了信息不一致的问题。
- 在立方体堆叠、拼图重排和三维组装的实验中，RIVET在真实环境中实现了83%的成功率，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
构建机器人操作系统需要通过精心设计的表示和接口连接感知、规划和控制。VLM代码生成提供了一种自动化构建的方法，但独立生成的组件可能在几何和任务级信息上不兼容。我们提出了基于表示的VLM生成可执行任务程序的集成框架RIVET，该框架围绕共享的对象中心表示生成完整的操作系统。该表示结合了每个对象的6D姿态和关系图，支持任务规划。RIVET在立方体堆叠、拼图重排和三维组装等任务中进行了评估，真实环境中成功率达到83%。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人操作系统中感知、规划和控制组件之间信息不兼容的问题。现有方法往往导致独立生成的组件无法有效协作，影响系统的整体性能。
核心思路：RIVET框架通过引入共享的对象中心表示，结合每个对象的6D姿态和关系图，确保生成的程序在几何和任务级信息上的一致性，从而实现组件间的有效协作。
技术框架：RIVET的整体架构包括四个主要模块：感知模块、渲染模块、关系推理模块和规划模块。每个模块都围绕共享的对象中心表示进行设计，确保信息的一致性和可重用性。
关键创新：RIVET的核心创新在于其表示引导的程序生成方法，使得生成的程序能够适应不同的几何、关系和顺序要求，而无需重新生成代码。这一方法显著提高了系统的灵活性和适应性。
关键设计：在设计中，RIVET采用了特定的损失函数来优化任务特定计算，并结合现有软件包进行有效的资源利用。关键参数设置确保了生成程序的高效性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在立方体堆叠、拼图重排和三维组装的实验中，RIVET在真实环境中实现了83%的成功率，展示了其在不同任务中的适应性和有效性，相较于传统方法有显著提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和智能家居等场景。通过实现高效的机器人操作系统集成，RIVET能够显著提升机器人在复杂任务中的执行能力，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Building a robotic manipulation system requires connecting perception, planning, and control through carefully designed representations and interfaces. VLM code generation offers a way to automate this construction, but independently generated components may operate on incompatible geometric and task-level information. We present Representation-guided Integration of VLM-generated Executable Task programs (RIVET), a framework for generating complete manipulation systems around a shared object-centric representation. The representation combines per-object 6D poses, which preserve the metric information required for action grounding, with a relation graph that exposes the task-level structure required for planning. Guided by this representation, a VLM generates cooperating perception, rendering, relation-inference, and planning programs, each combining task-specific computation with available packages where useful. The resulting programs are authored once for a manipulation domain and reused on unseen start and goal configurations without code regeneration. We evaluate RIVET on cube stacking, tangram rearrangement, and three-dimensional assembly in simulation and on a physical robot, where we achieve 83% overall success rate in the real world by reusing offline-generated systems. Our results demonstrate that representation-guided program generation can adapt a common manipulation framework to tasks with different geometric, relational, and sequential requirements.