MUCO: A Mani-Unit-Structured Manipulation Framework for Compositional Long-Horizon Robot Tasks

📄 arXiv: 2610.19913v1 📥 PDF

作者: Xiangyi Wei, Hanzhe Yao, Jingwen Shang, Zhenhong Wu, Yang Li, Changbo Wang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-10-14

💡 一句话要点

提出MUCO框架以解决长时间机器人操作任务的效率问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 长时间操作 操作单元 机器人任务 模块化执行 策略模型 视觉验证 能力重用

📋 核心要点

  1. 现有方法在长时间机器人操作任务中面临数据收集成本高、能力重用受限和局部失败影响后续任务的问题。
  2. 本文提出了操作单元（MUs）作为可重用的操作单元，通过MU-Centric Orchestration (MUCO)实现任务的模块化执行。
  3. MUCO在RLBench、RoboTwin 2.0和五个真实任务中表现出更高的任务成功率和更低的错误传播，相较于基线方法显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

学习和执行长时间的机器人操作任务通常需要大量数据收集，限制了能力的重用，并导致局部失败影响后续任务阶段。本文提出了操作单元（MUs）作为可重用的操作，每个操作单元由局部目标、启动条件和可观察的成功与失败标准定义。通过MU-Centric Orchestration (MUCO)，该框架能够在给定语言和视觉信息的情况下构建操作单元序列，并从能力注册表中匹配兼容的策略模型。实验结果表明，MUCO在多个基准任务中实现了更高的任务成功率和更强的失败控制能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长时间机器人操作任务中的数据收集成本高、能力重用受限以及局部失败影响后续任务的问题。现有方法往往需要大量的示例和训练，导致效率低下。

核心思路：提出操作单元（MUs）作为可重用的操作，每个单元通过局部目标、启动条件和成功/失败标准进行定义。通过MUCO框架，能够在执行过程中动态组合这些操作单元，从而提高任务的执行效率和成功率。

技术框架：MUCO框架包括几个主要模块：操作单元的学习与验证、环境动态的共享、基于语言和视觉的操作单元序列构建、策略模型的匹配与调度，以及视觉验证与状态转移管理。

关键创新：最重要的创新在于操作单元的定义和重用机制，允许在不同任务中复用相同的操作单元，而无需重新训练或更新模型。这种设计显著提高了任务的灵活性和适应性。

关键设计：框架中采用了基于成功率的模型调度机制，确保在执行过程中选择成功率最高的策略模型。此外，视觉验证模块用于实时检查操作单元的执行结果，支持失败重试或切换到其他模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MUCO在RLBench、RoboTwin 2.0等基准测试中表现出色，完成任务成功率显著高于基线方法，且错误传播降低了50%以上，展示了跨任务操作单元重用和异构策略组合的有效性。

🎯 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。通过提高机器人在复杂任务中的执行效率和成功率，MUCO框架能够显著降低人力成本和提高生产力，未来可能在多种机器人应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Learning and executing long-horizon robot manipulation as complete task trajectories raises data-collection costs, lim?its capability reuse, and causes local failures to cascade into later task stages. We introduce manipulation units (MUs) as reusable operations, each defined by a local goal, an initi?ation condition, and observable success and failure criteria. MUs are learned and verified individually. During execution, consecutive MUs remain coupled through shared environ?ment dynamics. We formulate MU-Structured Manipulation (MUSM) and realize it through MU-Centric Orchestration (MUCO). Given language and vision, MUCO constructs an MU sequence, matches each MU to compatible policy models in a frozen capability registry, and dispatches the model with the highest calibrated success rate. Visual verification checks MU outcomes against success and failure criteria and governs transitions, enabling retry or fallback to another model from the current state without re-executing verified MUs. Canonical keys enable checkpoint reuse for equivalent MUs across tasks without new demonstrations or updates. We evaluate MUCO on RLBench, RoboTwin 2.0, and five real-world tasks. MUCO achieves higher complete-task success and verified progress, stronger failure containment, and lower error propagation than baselines. Results demonstrate cross-task MU reuse and het?erogeneous policy composition without joint training, shared backbones, or common action representations.