PA-BiCoop: A Primary-Auxiliary Cooperative Framework for General Bimanual Manipulation

📄 arXiv: 2606.28192v1 📥 PDF

作者: Bai Qicheng, Wang Ziru, Ma Teli, Dai Guang, Wang Jingdong, Wang Mengmeng

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-26

备注: ICRA2026

💡 一句话要点

提出PA-BiCoop以解决双臂协作中的动态分工问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 双臂操作 动态分工 机器人协作 特征编码 角色分配 任务热图 工业自动化 服务机器人

📋 核心要点

  1. 现有双臂操作方法缺乏臂间互动，未能有效实现动态分工，导致效率低下。
  2. 本文提出PA-BiCoop框架，通过动态区分主辅臂角色，提升双臂协作的灵活性和效率。
  3. 实验结果显示，PA-BiCoop在仿真和现实任务中均显著优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

双臂操作对于先进的机器人系统至关重要，因为它比单臂配置提供了更高的效率和灵活性。然而，现有方法往往缺乏臂间互动或忽视动态分工的需求，将双臂视为功能等同。为了解决这些局限性，本文提出了PA-BiCoop，一个新的单模型双臂协作框架，具有动态的主辅臂区分。该框架通过两个专门的解码器和一个共享的全局特征编码器来实现，主解码器生成主臂的基坐标姿态和核心任务的可用性热图，而辅解码器则输出辅臂在主臂坐标系中的相对姿态。此外，设计了一个动态角色分配模块，能够自动映射左右臂的角色。大量实验表明，PA-BiCoop在RLBench2仿真任务中平均超越最先进基线48%，在现实任务中平均超越50%，验证了其在双臂操作中的有效性和进步。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有双臂操作方法中缺乏有效臂间互动和动态分工的问题，导致双臂协作效率低下。

核心思路：PA-BiCoop框架借鉴人类双臂操作的灵感，动态区分主臂和辅臂的角色，使得双臂在不同任务阶段能够自适应调整，提高协作效率。

技术框架：该框架包括一个全局特征编码器和两个解码器，主解码器负责生成主臂的姿态和任务热图，辅解码器则输出辅臂在主臂坐标系中的相对姿态。此外，动态角色分配模块自动映射左右臂的角色。

关键创新：PA-BiCoop的主要创新在于动态角色分配机制，允许双臂在任务执行过程中根据需要调整角色，这与传统方法将双臂视为功能等同的做法有本质区别。

关键设计：在网络结构上，采用共享的全局特征编码器，主解码器和辅解码器分别设计以处理不同的任务输出，损失函数则针对双臂协作的特性进行了优化。实验中通过大量任务验证了设计的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，PA-BiCoop在RLBench2仿真任务中平均超越最先进基线48%，在现实任务中平均超越50%。这些结果表明，PA-BiCoop在双臂操作中的有效性和先进性，显著提升了机器人在复杂任务中的表现。

🎯 应用场景

PA-BiCoop框架具有广泛的应用潜力，特别是在需要高效双臂协作的领域，如工业自动化、服务机器人和医疗机器人等。其动态角色分配机制能够提升机器人在复杂环境中的操作灵活性和适应性，未来可能推动机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Bimanual manipulation is essential for advanced robotic systems because it offers higher efficiency and flexibility compared to single-arm configurations. However, existing approaches either lack inter-arm interaction or ignore the need for a dynamic division of labor, treating the arms as functionally equivalent. To address these limitations, this paper draws inspiration from human bimanual manipulation where one arm handles core operations and the other provides auxiliary support, and proposes PA-BiCoop, a new single-model bimanual cooperation framework with dynamic primary-auxiliary arm differentiation. PA-BiCoop categorizes robotic arms into primary and auxiliary arms with adaptively adjustable roles across task stages, employs two specialized decoders that share a global feature encoder: the primary decoder generates the primary arm's base-coordinate pose and core-task affordance heatmaps, and the auxiliary decoder outputs the auxiliary arm's relative pose in the primary arm's coordinate system. Moreover, we design a dynamic role assignment module to automatically map roles to left/right arms without manual pre-definition. This design facilitates inter-arm knowledge sharing and coordinated manipulation. Extensive experiments demonstrate that our PA-BiCoop achieves superior performance: it outperforms state-of-the-art baselines by 48% on average in RLBench2 simulation tasks and by over 50% on average in real world tasks, thereby verifying its effectiveness and advancement in bimanual manipulation.