Ark: An Open-source Python-based Framework for Robot Learning

📄 arXiv: 2506.21628v2 📥 PDF

作者: Magnus Dierking, Christopher E. Mower, Sarthak Das, Huang Helong, Jiacheng Qiu, Cody Reading, Wei Chen, Huidong Liang, Huang Guowei, Jan Peters, Quan Xingyue, Jun Wang, Haitham Bou-Ammar

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-24 (更新: 2025-07-14)

💡 一句话要点

提出ARK框架以解决机器人学习软件瓶颈问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人学习 开源框架 Python 模仿学习 ROS互操作 数据处理 快速原型 硬件集成

📋 核心要点

  1. 现有机器人软件栈存在学习曲线陡峭、工具碎片化等问题，限制了自主机器人的发展。
  2. ARK框架通过提供Python优先的环境接口，简化数据收集和策略训练，促进机器人学习的便捷性。
  3. 实验结果表明，ARK能够实现快速原型制作和高效的硬件集成，显著提升了机器人学习的效率。

📝 摘要（中文）

机器人技术在硬件方面取得了显著进展，但在商业自主性方面仍滞后于机器学习的进步。当前的机器人软件栈存在学习曲线陡峭、需要低级C/C++专业知识、工具碎片化和硬件集成复杂等问题。ARK是一个开源的、以Python为中心的机器人框架，旨在弥补这一差距。ARK提供了类似Gym的环境接口，允许用户收集数据、预处理数据，并使用先进的模仿学习算法训练策略，同时在高保真模拟和物理机器人之间无缝切换。ARK还配备了可重用的控制、SLAM、运动规划、系统识别和可视化模块，并与ROS原生互操作。全面的文档和案例研究展示了快速原型制作、轻松硬件切换和端到端管道的便利性，降低了进入门槛，加速了自主机器人的研究和商业部署。

🔬 方法详解

问题定义：当前机器人学习领域面临软件瓶颈，现有方法需要复杂的C/C++知识，且工具和硬件集成不够友好，导致研究和商业应用受限。

核心思路：ARK框架通过提供一个以Python为中心的环境，简化了数据处理和策略训练过程，降低了用户的学习门槛，促进了机器人学习的普及。

技术框架：ARK的整体架构包括数据收集、预处理、策略训练和硬件控制等模块，用户可以在高保真模拟和物理机器人之间无缝切换，支持网络化的发布-订阅通信。

关键创新：ARK的主要创新在于其轻量级的客户端-服务器架构和与ROS的原生互操作性，使得机器人学习过程更加高效和灵活。

关键设计：ARK提供了可重用的模块，包括控制、SLAM、运动规划等，用户可以根据需求进行配置，确保实时性能和高效的算法实现。

📊 实验亮点

实验结果显示，ARK框架在多个案例研究中实现了快速原型制作和硬件切换，用户能够在短时间内完成从数据收集到策略训练的全流程，提升了机器人学习的效率和灵活性。

🎯 应用场景

ARK框架具有广泛的应用潜力，适用于机器人操作、移动导航、自动化生产等领域。通过简化机器人学习过程，ARK能够加速自主机器人的研发和商业化进程，推动智能机器人技术的普及与应用。

📄 摘要（原文）

Robotics has made remarkable hardware strides-from DARPA's Urban and Robotics Challenges to the first humanoid-robot kickboxing tournament-yet commercial autonomy still lags behind progress in machine learning. A major bottleneck is software: current robot stacks demand steep learning curves, low-level C/C++ expertise, fragmented tooling, and intricate hardware integration, in stark contrast to the Python-centric, well-documented ecosystems that propelled modern AI. We introduce ARK, an open-source, Python-first robotics framework designed to close that gap. ARK presents a Gym-style environment interface that allows users to collect data, preprocess it, and train policies using state-of-the-art imitation-learning algorithms (e.g., ACT, Diffusion Policy) while seamlessly toggling between high-fidelity simulation and physical robots. A lightweight client-server architecture provides networked publisher-subscriber communication, and optional C/C++ bindings ensure real-time performance when needed. ARK ships with reusable modules for control, SLAM, motion planning, system identification, and visualization, along with native ROS interoperability. Comprehensive documentation and case studies-from manipulation to mobile navigation-demonstrate rapid prototyping, effortless hardware swapping, and end-to-end pipelines that rival the convenience of mainstream machine-learning workflows. By unifying robotics and AI practices under a common Python umbrella, ARK lowers entry barriers and accelerates research and commercial deployment of autonomous robots.