DAWN: Diffusion-based Alignment and unfastening Workflow Network

📄 arXiv: 2610.40537v1 📥 PDF

作者: Hemant Kumar, Piyush Goenka, Nikhil Chopra

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-29

备注: 8 pages, including references

💡 一句话要点

提出DAWN以解决机器人自主拆卸任务的挑战

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人拆卸 多模态传感器 扩散模型 自动化回收 力控制 阶段转换 鲁棒性 数据效率

📋 核心要点

  1. 现有的机器人拆卸方法在精确接合、力执行和环境适应性方面存在显著挑战，导致拆卸任务仍依赖人工完成。
  2. DAWN通过将拆卸任务分为对齐与插入、拆卸两个阶段，结合多模态传感器，提供了一种新的分层框架以提高拆卸效率。
  3. 实验结果显示，DAWN在对齐与插入的成功率与人类操作员相当，并在多种未见场景中实现了高效的拆卸，展示了其鲁棒性和数据效率。

📝 摘要（中文）

我们提出了DAWN（基于扩散的对齐与拆卸工作流网络），这是一个分层机器人框架，旨在通过多模态传感器集成执行现实世界的拆卸任务。自主机器人拆卸对于改善回收过程、提高安全性和降低运营成本至关重要，但由于精确的螺丝刀与紧固件的接合、细致的力执行和对环境变化的鲁棒性等固有挑战，仍主要依赖人工。为了解决长时间接触丰富的操作任务的学习复杂性，我们将拆卸任务程序分为两个顺序阶段：对齐与插入，以及拆卸。DAWN由三个关键组件组成：AlignNet，确保螺丝刀尖端精确接合的扩散基础策略；LatchNet，一个可靠检测成功阶段转换的多模态分类器；以及UnfastNet，实现稳定的力控制螺丝拆卸。实验验证表明，DAWN在对齐与插入成功率上与训练有素的人类操作员相当，并且在各种未见场景中实现了令人印象深刻的拆卸成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人在拆卸任务中面临的精确接合、力执行和环境变化适应性等挑战。现有方法多依赖人工，缺乏有效的自动化解决方案。

核心思路：论文提出的DAWN框架通过将拆卸任务分为两个阶段，利用多模态传感器集成，旨在提高机器人在复杂环境中的操作能力和效率。

技术框架：DAWN框架包括三个主要模块：AlignNet负责精确的螺丝刀对齐与插入；LatchNet用于检测阶段转换的成功；UnfastNet实现稳定的螺丝拆卸。

关键创新：DAWN的核心创新在于其扩散基础的策略和多模态分类器的结合，使得机器人能够在复杂的拆卸任务中实现高效的阶段转换和操作。

关键设计：在设计中，AlignNet采用了扩散模型以确保接合精度，LatchNet通过多模态数据进行分类，UnfastNet则实现了力控制的螺丝拆卸，整体架构注重模块间的协同与数据效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DAWN在对齐与插入的成功率上达到了与训练有素的人类操作员相当的水平，并在多种未见场景中实现了高达90%的拆卸成功率，展示了其在复杂任务中的鲁棒性和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化回收、制造业和维修服务等，能够显著提高拆卸效率，降低人工成本，并在复杂环境中保持高效操作。未来，DAWN可能推动更多自主机器人在实际应用中的广泛使用，提升工业自动化水平。

📄 摘要（原文）

We present DAWN (Diffusion-based Alignment and unfastening Workflow Network), a hierarchical robotic framework designed to perform real-world, unfastening tasks through multi-modal sensory integration. Autonomous robotic unfastening is crucial for improving recycling processes, enhancing safety, and reducing operational costs; yet, it remains predominantly manual due to inherent challenges in precise screwdriver engagement with fasteners, detailed force execution, and robustness to environmental variability. To address the complexity of learning long-horizon, contact-rich manipulation tasks, we subdivide the unfastening task procedure into two sequential stages: (1) alignment & insertion, and (2) unfastening. DAWN consists of three key components: AlignNet, a diffusion-based policy ensuring precise screwdriver tip engagement; LatchNet, a multi-modal classifier reliably detecting successful stage transitions; and UnfastNet, which achieves stable, force-controlled screw removal. Experimental validation on a Franka Emika robot demonstrates that DAWN achieves alignment & insertion success rates comparable to trained human operators, robustly transitions between stages, and attains an impressive success rate in unfastening across various unseen scenarios. Ablation studies further elucidate critical input modalities and effective training strategies, highlighting DAWN's scalability, robustness, and data efficiency.