Triplet2Track: A Hierarchical System with Object-Centric Representations for Reliable Long-Horizon Manipulation
作者: Jianxiang Liu, Gaojing Zhang, Chuan Wen, Qipeng Liu, Yuxuan Zhao, Ning Guo, Wenzhao Lian
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-08-24
备注: 8 pages, 6 figures. Accepted for presentation at the 2026 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2026)
💡 一句话要点
提出Triplet2Track系统以解决长时间操控中的可靠性问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长时间操控 闭环控制 模仿学习 对象级泛化 三元组表示
📋 核心要点
- 现有的长时间机器人操控方法在不确定环境中可靠性不足，尤其是端到端模型难以进行有效的诊断和验证。
- 本文提出的Triplet-to-Track系统通过使用人类视频来减少对机器人数据的依赖，采用闭环模仿学习的方法来提升操控的可靠性。
- 在多种真实世界任务中，TTS系统实现了74.8%的平均成功率，显示出其在对象级和组合泛化方面的优势。
📝 摘要（中文）
在不确定环境中确保长时间机器人操控的可靠性仍然困难。现有的端到端VLA模型数据量大且不透明，难以进行诊断和验证。虽然分层管道更具可解释性，但其计划往往与观察的基础不够紧密，低级动作的对齐也较弱，且在没有在线反馈的情况下计算，导致开放式行为和幻觉。为了解决这些问题，本文提出了Triplet-to-Track系统（TTS），这是一个闭环的长时间模仿学习系统，利用人类视频来减少对机器人收集数据的依赖。TTS将高层子目标表示为实例基础的三元组，将其转换为执行的连续轨迹先验，并从观察中监控任务进展以进行在线重规划。在多样的真实世界长时间任务中，TTS实现了74.8%的平均成功率，并支持对象级和组合泛化。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决长时间机器人操控中的可靠性问题，现有方法如端到端VLA模型由于数据依赖性强且不透明，难以进行有效的诊断和验证。分层管道虽然可解释性较强，但在执行时往往缺乏与观察的紧密结合，导致开放式行为和幻觉现象。
核心思路：Triplet-to-Track系统（TTS）通过将高层子目标表示为实例基础的三元组，进而将其转换为连续轨迹先验，结合在线重规划机制，旨在提升操控的可靠性和灵活性。该设计使得系统能够在动态环境中实时调整策略。
技术框架：TTS系统的整体架构包括三个主要模块：1）高层目标表示模块，通过三元组表示子目标；2）轨迹生成模块，将三元组转换为可执行的轨迹；3）在线监控与重规划模块，实时监控任务进展并根据观察调整执行策略。
关键创新：TTS的核心创新在于其闭环控制机制和实例基础的三元组表示，这与传统的开放式分层方法形成鲜明对比，显著提高了操控的可靠性和适应性。
关键设计：在设计中，TTS采用了特定的损失函数来优化轨迹生成过程，并通过实例基础的三元组确保高层目标与低层动作之间的紧密对齐。网络结构方面，采用了多层感知机和卷积神经网络的结合，以增强特征提取能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在多样的真实世界长时间任务中，Triplet-to-Track系统实现了74.8%的平均成功率，显著优于现有的开放式分层方法，展示了其在对象级和组合泛化方面的强大能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和家庭助理等场景，能够在复杂和不确定的环境中实现高效的长时间操控。未来，该系统的设计理念和方法可以推广到其他类型的机器人任务中，提升其智能化水平和适应能力。
📄 摘要（原文）
Ensuring reliability in uncertain environments remains difficult for long-horizon robotic manipulation. End-to-end VLA models are data-heavy and opaque, making diagnosis and verification difficult. Hierarchical pipelines are more interpretable, but their plans are often weakly grounded in observations, weakly aligned with low-level actions, and computed without online feedback, leading to open-loop behavior and hallucinations. To address these issues, we introduce the Triplet-to-Track System (TTS), a closed-loop long-horizon imitation learning system that uses human videos to reduce reliance on robot-collected data. TTS represents high-level subgoals as instance-grounded triplets, translates them into continuous track priors for execution, and monitors task progress from observations for online replanning. Across diverse real-world long-horizon tasks, TTS achieves a 74.8\% average success rate and supports object-level and compositional generalization.