RoboPilot: Generalizable Dynamic Robotic Manipulation with Dual-thinking Modes

📄 arXiv: 2510.00154v1 📥 PDF

作者: Xinyi Liu, Mohammadreza Fani Sani, Zewei Zhou, Julius Wirbel, Bahram Zarrin, Roberto Galeazzi

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

RoboPilot：双重思维模式实现通用动态机器人操作

🎯 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: 机器人操作 动态环境 闭环控制 链式思考 任务规划 工业机器人 强化学习 双重思维

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法通常采用开环模式，缺乏推理和反馈，难以应对环境变化和累积误差。
  2. RoboPilot采用双重思维闭环框架，结合原始动作、反馈机制和链式思考推理，实现自适应任务规划和动作生成。
  3. RoboPilot在RoboPilot-Bench基准测试中，任务成功率超越现有方法25.9%，并在真实工业机器人上验证了其鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboPilot，一个双重思维闭环机器人操作框架，支持在真实动态环境中进行复杂任务的自适应推理。RoboPilot利用原始动作进行结构化任务规划和灵活的动作生成，同时引入反馈机制，能够从动态变化和执行错误中进行重新规划。链式思考推理进一步增强了高层任务规划，并指导低层动作生成。该系统动态地在快速和慢速思维之间切换，以平衡效率和准确性。为了系统地评估RoboPilot在各种机器人操作场景中的鲁棒性，我们引入了RoboPilot-Bench，一个涵盖10个类别21个任务的基准测试，包括不可行任务识别和故障恢复。实验表明，RoboPilot在任务成功率方面优于最先进的基线方法25.9％，并且在工业机器人上的实际部署进一步证明了其在真实环境中的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：当前机器人操作方法在复杂或长时程任务中面临挑战，主要痛点在于缺乏足够的推理能力和闭环反馈机制，导致对环境变化的鲁棒性差，容易出现误差累积，最终导致任务失败。现有方法通常采用开环控制，难以适应动态环境和意外情况。

核心思路：RoboPilot的核心思路是引入双重思维模式，结合结构化任务规划、灵活动作生成和闭环反馈机制，从而实现更鲁棒、更通用的机器人操作。通过链式思考推理增强高层任务规划和低层动作生成，并动态切换快速和慢速思维模式，平衡效率和准确性。

技术框架：RoboPilot的整体架构包含以下几个主要模块：1) 任务规划模块：利用链式思考推理进行高层任务规划，生成结构化的任务序列。2) 动作生成模块：基于原始动作库，灵活生成低层机器人动作。3) 执行模块：执行生成的动作序列。4) 反馈模块：监测环境变化和执行错误，并触发重新规划。系统在执行过程中动态切换快速和慢速思维模式，快速思维用于常规操作，慢速思维用于复杂或异常情况。

关键创新：RoboPilot的关键创新在于其双重思维闭环框架，该框架结合了链式思考推理、原始动作和闭环反馈。与现有方法相比，RoboPilot能够更好地进行任务规划和动作生成，并能有效应对环境变化和执行错误。动态切换思维模式的设计，使得系统能够在效率和准确性之间取得平衡。

关键设计：RoboPilot的关键设计包括：1) 原始动作库的设计，需要覆盖各种常见的机器人操作动作。2) 链式思考推理的prompt设计，需要引导模型进行有效的任务分解和规划。3) 闭环反馈机制的实现，需要准确监测环境变化和执行错误。4) 快速和慢速思维模式的切换策略，需要根据任务的复杂度和环境的动态性进行调整。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

RoboPilot在RoboPilot-Bench基准测试中表现出色，任务成功率比现有最先进的基线方法提高了25.9%。该基准测试涵盖了10个类别共21个任务，包括不可行任务识别和故障恢复等具有挑战性的场景。此外，RoboPilot还在真实工业机器人上进行了部署，验证了其在真实环境中的鲁棒性。

🎯 应用场景

RoboPilot具有广泛的应用前景，可应用于工业自动化、物流、医疗、家庭服务等领域。例如，在工业自动化中，RoboPilot可以用于复杂产品的装配、质量检测等任务。在医疗领域，RoboPilot可以辅助医生进行手术、康复训练等。该研究的实际价值在于提高了机器人操作的鲁棒性和通用性，未来有望推动机器人技术在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Despite rapid progress in autonomous robotics, executing complex or long-horizon tasks remains a fundamental challenge. Most current approaches follow an open-loop paradigm with limited reasoning and no feedback, resulting in poor robustness to environmental changes and severe error accumulation. We present RoboPilot, a dual-thinking closed-loop framework for robotic manipulation that supports adaptive reasoning for complex tasks in real-world dynamic environments. RoboPilot leverages primitive actions for structured task planning and flexible action generation, while introducing feedback to enable replanning from dynamic changes and execution errors. Chain-of-Thought reasoning further enhances high-level task planning and guides low-level action generation. The system dynamically switches between fast and slow thinking to balance efficiency and accuracy. To systematically evaluate the robustness of RoboPilot in diverse robot manipulation scenarios, we introduce RoboPilot-Bench, a benchmark spanning 21 tasks across 10 categories, including infeasible-task recognition and failure recovery. Experiments show that RoboPilot outperforms state-of-the-art baselines by 25.9\% in task success rate, and the real-world deployment on an industrial robot further demonstrates its robustness in real-world settings.