Let the Mind Conceive, Let the Hand Achieve: Following Multimodal Instructions for Long-Horizon Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2610.18352v1 📥 PDF

作者: Youpeng Wen, Gang Wang, Tianyu Huang, Weiwei Zhang, Zhijian Huang, Wei Chen, Xieyuanli Chen, Yunhui Liu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-10-13

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Orchestra以解决长时间机器人操作中的多步骤指令问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态指令 机器人操作 任务规划 执行管理 长时间序列

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理多步骤指令时，难以应对场景变化和任务进度管理，导致执行效率低下。
  2. Orchestra通过将任务规划与执行管理分离，采用共享上下文来跟踪任务进度和对象位置，从而提高执行效率。
  3. 在RMBench-Compose基准测试中，Orchestra的平均成功长度达到7.35个子任务，较现有方法提升了2.46倍，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

在多步骤指令下，机器人需要在场景变化时正确地对对象进行操作，并保持任务进度的意识。为了解决这些挑战，本文提出了Orchestra，一个将任务规划与执行管理分离的代理系统。Orchestra将完整的多模态指令分解为有序的子任务，跟踪已完成的步骤，并在执行过程中更新相关对象和目标的位置。通过维护一个包含活动子任务、空间基础和最近观察的共享上下文，Orchestra能够生成相应的动作，并通过单独训练的进度评估器判断何时推进到下一个子任务。实验结果表明，Orchestra在多个任务中表现优异，显著提高了机器人执行长子任务序列的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在执行多步骤指令时面临的挑战，包括场景变化、任务进度管理和对象操作的顺序性。现有方法往往无法有效处理这些复杂性，导致执行失败或效率低下。

核心思路：Orchestra的核心思路是将任务规划与执行管理分开，通过分解指令为有序子任务，并实时更新对象位置和任务进度，从而提高机器人在复杂环境中的执行能力。

技术框架：Orchestra的整体架构包括三个主要模块：任务分解模块、上下文维护模块和动作生成模块。任务分解模块负责将完整指令分解为子任务；上下文维护模块跟踪当前活动子任务和相关对象；动作生成模块根据上下文生成具体操作。

关键创新：Orchestra的主要创新在于其将任务规划与执行管理分离的设计，使得机器人能够在执行过程中动态调整任务进度和对象操作，显著提高了执行的灵活性和准确性。

关键设计：在设计中，Orchestra使用了共享上下文来维护任务状态，并通过单独训练的进度评估器来判断何时推进到下一个子任务。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考完整论文。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在RMBench任务中，Orchestra的平均成功率达到68.22%，比基线Mem-0提高了26.22个百分点。在RMBench-Compose中，Orchestra的平均成功长度为7.35个子任务，是HarnessVLA的2.46倍，显示出其在长序列任务执行中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、工业自动化和服务机器人等场景。Orchestra的设计能够使机器人在复杂环境中更高效地执行多步骤任务，提升用户体验和工作效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

A robot following a multi-step instruction needs to act on the right objects in the right order, even as the scene changes. It must also maintain awareness of task progress and determine when to advance. To address these challenges, we introduce Orchestra, an agent harness that separates task planning and execution management from action generation. Orchestra decomposes a complete multimodal instruction into ordered subtasks, tracks completed steps, and updates the locations of relevant objects and destinations during execution. It maintains a shared context containing the active subtask, spatial grounding, and recent observations. An action policy uses this context to generate actions, while a separately trained progress evaluator estimates when to advance to the next subtask. To evaluate whether robots trained on atomic instructions and short trajectories can execute longer subtask sequences, we introduce a benchmark named RMBench-Compose. Orchestra achieves a mean success rate of $68.22\%$ across nine RMBench tasks, outperforming Mem-0 by $26.22$ percentage points. On RMBench-Compose, it achieves an Average Success Length (ASL) of $7.35$ subtasks, $2.46$ times that of HarnessVLA. Across four real-world multi-step tasks, it improves mean ASL by $25.0\%$ over Orchestra using the base $π_{0.5}$ policy. These results show that Orchestra helps robots carry out longer sequences of subtasks while preserving the requested subtask order and acting on the specified objects. Our code and project page are available at https://youpengwen.github.io/Orchestra.