OpenGo: An OpenClaw-Based Robotic Dog with Real-Time Skill Switching
作者: Hanbing Li, Xuewei Cao, Zhiwen Zeng, Yuhan Wu, Yanyong Zhang, Yan Xia
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-04-02
备注: 11 pages, 6 figures
💡 一句话要点
OpenGo：一种基于OpenClaw的机器人狗，支持实时技能切换
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人狗 技能切换 具身智能 自学习 自然语言交互
📋 核心要点
- 现有机器人难以实时适应复杂任务和多变环境，缺乏灵活的技能切换能力。
- OpenGo通过可定制技能库、智能调度器和自学习框架，实现了机器人技能的实时切换和优化。
- 实验表明，OpenGo能够在宇树Go2机器人狗上自主完成技能自检和切换，并支持自然语言控制。
📝 摘要（中文）
单个机器人代理适应复杂任务和多种场景仍然是一个重大挑战。在动态环境中，实时获取、组织和切换各种技能的能力，已成为具身智能的基本要求。我们介绍了OpenGo，一种基于OpenClaw的具身机器人狗，能够根据场景和任务指令实时切换技能。具体来说，该代理配备了：（1）一个可定制的技能库，具有简单的技能导入和自主技能验证功能；（2）一个调度器，根据任务提示或语言指令选择和调用不同的技能；（3）一个自学习框架，根据任务完成情况和人类反馈微调技能。我们将该代理部署在宇树科技的Go2机器人狗上，并验证了其自主技能自检和切换能力。此外，通过集成飞书平台通信，我们实现了自然语言指导和人类反馈，允许没有经验的用户通过简单的指令控制机器人狗。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人狗在复杂环境下的适应性差，难以根据任务需求实时切换和优化技能。缺乏一个通用的框架，使得机器人能够方便地导入、验证和管理各种技能，并根据人类的指令进行操作。
核心思路：OpenGo的核心思路是构建一个模块化的技能管理和调度系统，允许机器人狗动态地选择和执行合适的技能。通过自学习框架，机器人可以根据任务完成情况和人类反馈不断优化技能，提高适应性和智能化水平。
技术框架：OpenGo的整体框架包含三个主要模块：(1) 可定制技能库：存储各种机器人技能，支持快速导入和自主验证；(2) 智能调度器：根据任务提示或自然语言指令，从技能库中选择并调用合适的技能；(3) 自学习框架：基于任务完成情况和人类反馈，对技能进行微调和优化。机器人通过OpenClaw进行底层控制，并集成飞书平台实现人机交互。
关键创新：OpenGo的关键创新在于其集成的技能管理和调度框架，实现了机器人技能的实时切换和自学习优化。与传统的预编程机器人相比，OpenGo具有更强的适应性和智能化水平，能够更好地应对复杂和动态的环境。
关键设计：技能库采用模块化设计，方便技能的添加和修改。调度器使用规则引擎或机器学习模型，根据任务描述选择合适的技能。自学习框架使用强化学习或监督学习算法，根据奖励信号和人类反馈优化技能参数。具体参数设置和网络结构在论文中可能未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
OpenGo在宇树Go2机器人狗上进行了验证，展示了其自主技能自检和切换能力。通过集成飞书平台，实现了自然语言控制，使得非专业用户也能轻松操控机器人。具体的性能数据（如技能切换速度、任务完成率等）在摘要中未明确提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
OpenGo技术可应用于搜救、巡检、娱乐等多种场景。在搜救场景中，机器人狗可以根据环境自主切换行走、攀爬等技能，快速到达目标地点。在巡检场景中，机器人狗可以根据指令进行设备检测和数据采集。通过集成自然语言交互，OpenGo降低了机器人操作门槛，使其能够服务于更广泛的用户群体。
📄 摘要（原文）
Adaptation to complex tasks and multiple scenarios remains a significant challenge for a single robot agent. The ability to acquire organize, and switch between a wide range of skills in real time, particularly in dynamic environments, has become a fundamental requirement for embodied intelligence. We introduce OpenGo, an OpenClaw-powered embodied robotic dog capable of switching skills in real time according to the scene and task instructions. Specifically, the agent is equipped with (1) a customizable skill library with easy skill import and autonomous skill validation, (2) a dispatcher that selects and invokes different skills according to task prompts or language instructions, and (3) a self-learning framework that fine-tunes skills based on task completion and human feedback. We deploy the agent in Unitree's Go2 robotic dog and validate its capabilities in self-checking and switching of skills autonomously. In addition, by integrating Feishu-platform communication, we enable natural-language guidance and human feedback, allowing inexperienced users to control the robotic dog through simple instructions.