RoboPace: Contact-Aware Time-Optimal Retiming for Action-Chunk Policies
作者: Mimo Shirasaka, Takehiko Ohkawa, Takuya Okubo, Nicola Scianca, Tatsuya Matsushima, Kei Ota
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-07
备注: Project: https://robopace.airoa.io/
💡 一句话要点
提出RoboPace以解决机器人动作时序优化问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 动作重定时 接触安全 实时反馈 效率优化
📋 核心要点
- 现有方法在机器人操作中无法有效处理人类演示的时序与机器人的运动限制之间的矛盾。
- RoboPace通过在线重定时，实时调整动作执行速度，确保安全接触并遵循机器人的运动学约束。
- 实验结果表明，RoboPace在完成任务的速度和成功率上优于传统的均匀执行策略，显著提高了效率。
📝 摘要（中文）
机器人操作数据的收集逐渐从遥控操作转向无机器人演示，使用诸如通用操作接口（UMI）等工具或直接来自人手。基于此类数据训练的视觉-语言-动作（VLA）策略继承了演示者的时序。然而，人类的时序并不能直接转移到机器人上：顺应性手部可以容忍快速接触，而机器人由于执行器和跟踪限制可能会超出预期；相反，机器人在自由空间中可以移动得更快。这促使我们提出一种统一的方法，以调和执行速度与接触安全性。我们提出了RoboPace，这是一种在线重定时层，能够在保持策略几何路径的同时调整其时序，尊重目标机器人的运动学和动态约束。该方法实时适应执行速度，考虑接触依赖的速度限制和机器人的运动约束，无需重新训练策略。在对双臂机器人进行的三项接触丰富任务中，RoboPace在完成五个命令时的时间约为慢速执行的一半，同时保持了慢速执行的可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人在执行人类演示的动作时，如何有效调整时序以适应机器人的运动限制和接触安全性的问题。现有方法在处理这些矛盾时表现不佳，导致效率低下和安全隐患。
核心思路：RoboPace的核心思路是通过在线重定时机制，实时调整机器人的动作执行速度，以适应不同的接触情况和运动约束。这种设计使得机器人能够在保持路径几何形状的同时，优化执行时序。
技术框架：RoboPace的整体架构包括动作路径保持模块、接触预测模块和速度调整模块。首先，保持策略的几何路径；其次，预测接触情况；最后，根据预测结果调整执行速度，确保安全和效率。
关键创新：RoboPace的主要创新在于其无需重新训练策略即可实现实时重定时，解决了传统方法在接触情况下的局限性。与现有方法相比，RoboPace能够更好地平衡速度与安全性。
关键设计：在设计中，RoboPace考虑了接触依赖的速度限制和机器人的动态约束，采用了实时反馈机制来调整动作速度，确保在不同环境下的可靠性和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，RoboPace在三项接触丰富任务中，完成五个命令的时间约为慢速均匀执行的一半，同时成功率显著提高，表明其在效率和可靠性上的优势。
🎯 应用场景
RoboPace的研究成果在机器人操作、自动化生产线、服务机器人等领域具有广泛的应用潜力。通过优化动作时序，机器人能够更高效地完成复杂任务，提高生产效率和安全性，未来可能推动智能制造和人机协作的发展。
📄 摘要（原文）
Robot manipulation data collection has been shifting from teleoperation toward robot-free demonstrations, through interfaces such as the Universal Manipulation Interface (UMI) or directly from human hands. Vision-Language-Action (VLA) policies trained on such data inherit the demonstrator's timing. Yet human timing does not directly transfer to robots: compliant hands tolerate fast contact, whereas robots may overshoot due to actuator and tracking limitations; conversely, robots can move faster in free space. This motivates a unified approach that reconciles execution speed with contact safety. We present RoboPace, an online retiming layer that preserves the policy's geometric path while adapting its timing, respecting the target robot's kinematic and dynamic constraints. It adapts execution speed based on predicted contact, jointly accounting for contact-dependent speed limits and the robot's motion constraints. The method requires no policy retraining and operates in real time. Across three contact-rich tasks on a dual-arm robot, faster uniform execution and physical-limit-only retiming largely fail. RoboPace instead achieves higher overall success than slow uniform execution while completing four of five commands in approximately half the time, retaining the reliability of slow execution without its time cost.