RoboFAC: A Comprehensive Framework for Robotic Failure Analysis and Correction
TL;DR 精炼摘要
本文提出了RoboFAC框架,旨在改善视觉-语言-动作模型在开放世界场景中对机器人失败的分析与纠正能力。通过构建包含9440条错误操控轨迹和78623个问答对的大规模RoboFAC数据集,开发出具备任务理解、失败分析和纠正能力的RoboFAC模型,实验证明其在多项任务中显著提升表现。
摘要
Vision-Language-Action (VLA) models have recently advanced robotic manipulation by translating natural-language instructions and image information into sequential control actions. However, these models often underperform in open-world scenarios, as they are predominantly trained on successful expert demonstrations and exhibit a limited capacity for failure recovery. In this work, we present a Robotic Failure Analysis and Correction (RoboFAC) framework to address this issue. Firstly, we construct RoboFAC dataset comprising 9,440 erroneous manipulation trajectories and 78,623 QA pairs across 16 diverse tasks and 53 scenes in both simulation and real-world environments. Leveraging our dataset, we develop RoboFAC model, which is capable of Task Understanding, Failure Analysis and Failure Correction. Experimental results demonstrate that the RoboFAC model outperforms GPT-4o by 34.1% on our evaluation benchmark. Furthermore, we integrate the RoboFAC model into a real-world VLA control pipeline as an external supervision providing correction instructions, yielding a 29.1% relative improvement on average on four real-world tasks. The results show that our RoboFAC framework effectively handles robotic failures and assists the VLA model in recovering from failures.
思维导图
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1. 论文基本信息
1.1. 标题
RoboFAC: A Comprehensive Framework for Robotic Failure Analysis and Correction (RoboFAC:一个用于机器人失败分析与纠正的综合框架)
1.2. 作者
-
Weifeng Lu (上海交通大学 & 厦门大学)
-
Minghao Ye (上海交通大学 & 哈尔滨工业大学深圳)
-
Zewei Ye (上海交通大学)
-
Ruihan Tao (上海交通大学)
-
Shuo Yang (哈尔滨工业大学深圳)
-
Bo Zhao (上海交通大学)
所有作者均来自顶尖的学术研究机构,主要隶属于上海交通大学人工智能学院。这表明该研究团队在人工智能和机器人学领域具有深厚的背景。
1.3. 发表期刊/会议
该论文目前作为预印本 (preprint) 发布在 arXiv 上。arXiv 是一个开放获取的学术论文发布平台,允许研究人员在同行评审 (peer-review) 之前分享他们的研究成果。这通常意味着该研究是最前沿的,但尚未经过正式的学术会议或期刊的评审流程。
1.4. 发表年份
2025年 (根据 arXiv 提交信息)
1.5. 摘要
视觉-语言-动作 (Vision-Language-Action, VLA) 模型在机器人操控领域取得了显著进展,但它们在开放世界场景中表现不佳,因为这些模型主要在成功的专家演示数据上训练,缺乏从失败中恢复的能力。为了解决这一问题,本文提出了一个名为 RoboFAC 的机器人失败分析与纠正框架。首先,作者构建了一个名为 RoboFAC dataset 的大规模数据集,包含了在模拟和真实世界中16个任务、53个场景下的9,440条错误操控轨迹和78,623个问答对。基于该数据集,作者开发了 RoboFAC model,该模型具备任务理解 (Task Understanding)、失败分析 (Failure Analysis) 和 失败纠正 (Failure Correction) 的能力。实验结果表明,RoboFAC model 在其评估基准上的表现比 GPT-4o 高出34.1%。此外,将 RoboFAC model 作为外部监督整合到真实世界的 VLA 控制流程中,为机器人提供纠正指令,在四个真实世界任务上平均带来了29.1%的相对性能提升。这证明了 RoboFAC 框架能有效处理机器人失败并帮助 VLA 模型从中恢复。
1.6. 原文链接
- 原文链接: https://arxiv.org/abs/2505.12224v3
- PDF 链接: https://arxiv.org/pdf/2505.12224v3.pdf
- 发布状态: 预印本 (Preprint)
2. 整体概括
2.1. 研究背景与动机
当前机器人领域,特别是机器人操控,正越来越多地采用视觉-语言-动作 (Vision-Language-Action, VLA) 模型。这类模型能够理解人类的自然语言指令,并结合视觉输入生成相应的机器人动作序列。然而,这些先进的模型存在一个致命的弱点:它们几乎只在“完美”或“成功”的演示数据上进行训练。这导致了两个核心问题:
-
鲁棒性差: 在复杂的、不可预测的开放世界环境中,机器人执行任务时难免会出错。由于 VLA 模型很少见到失败案例,一旦发生错误,它们便不知所措,无法自行恢复。
-
指令不完备: 人类的指令往往是高层次的,省略了许多执行细节。在长序列或复杂任务中,这种不完备性更容易导致模型误解,从而产生错误动作。
现有的解决方案,如直接使用通用的多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs)(例如 GPT-4o)作为“裁判”或“批评家”来分析失败,效果并不理想,因为这些通用模型没有针对机器人操控失败场景进行专门训练。虽然有少量研究开始收集机器人失败数据,但现有的数据集规模小、任务简单、且缺乏对失败的深入分析和多层次的纠正建议。
因此,本文的研究动机(或称领域空白 Gap)非常明确:缺乏一个大规模、多样化、专门针对机器人操控失败场景的数据集,以及一个能够基于该数据集进行有效失败分析和纠正的专用模型,从而提升 VLA 模型在真实世界中的鲁棒性和任务成功率。
本文的切入点就是系统性地构建这样一个失败恢复生态:先创建数据,再训练模型,最后验证其在真实机器人系统中的价值。
2.2. 核心贡献/主要发现
本文的核心贡献可以概括为以下三点:
- 构建了一个大规模、多样化的机器人失败数据集 (RoboFAC dataset): 这是本研究的基石。该数据集不仅规模庞大(近万条失败轨迹,近八万个问答对),而且覆盖了模拟与真实世界、不同复杂度的任务(短/中/长时程、动态任务)、多样的环境和视角,并提供了包含8种问题类型的多维度标注。
- 提出了一个专用于机器人失败处理的模型 (RoboFAC model): 基于
RoboFAC dataset,作者训练了一个轻量级但能力强大的多模态模型。该模型能够对机器人执行任务的视频进行深入理解,具体表现为三大能力:- 任务理解: 识别任务目标并分解任务步骤。
- 失败分析: 检测是否失败、识别失败类型、定位失败环节并解释原因。
- 失败纠正: 提供高层次(任务级)和低层次(动作级)的纠正建议。
- 在真实世界机器人系统中验证了框架的有效性: 作者将
RoboFAC model作为一个外部“批评家”或“监督者”,集成到一个由 VLA 模型控制的真实机器人系统中。实验证明,RoboFAC model提供的纠正指令能显著提高 VLA 模型的任务成功率,其效果优于 GPT-4o 等通用大模型。
3. 预备知识与相关工作
3.1. 基础概念
3.1.1. 视觉-语言-动作 (Vision-Language-Action, VLA) 模型
视觉-语言-动作 (Vision-Language-Action, VLA) 模型是一种具身人工智能 (Embodied AI) 的核心技术。它旨在将多模态的感知信息与机器人的物理动作联系起来。
- 输入: 通常包括三个部分:
- 视觉 (Vision): 来自机器人摄像头的实时图像或视频流,展示了当前的环境状态。
- 语言 (Language): 人类用户下达的自然语言指令,例如“请把桌上的苹果递给我”。
- 本体感知 (Proprioception): 机器人自身的状态信息,如关节角度、末端执行器位置等。
- 输出: 一系列可执行的动作 (Action)。这些动作可以是低层次的控制信号(如关节力矩),也可以是高层次的末端执行器位姿(位置和姿态)。
- 工作原理: VLA 模型本质上是一个大型的序列转换模型(通常基于 Transformer 架构),它学习从“视觉+语言”输入到“动作”输出的映射关系。通过在大量的“(视觉, 语言, 动作)”三元组数据上进行训练,模型学会了如何将高层次的指令“接地 (grounding)”到物理世界中,并生成合适的动作来完成任务。
3.1.2. 多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs)
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 是大语言模型 (LLMs) 的扩展,使其能够处理和理解文本以外的其他模态信息,最常见的是图像。
- 能力: MLLMs,如 GPT-4o 和 Gemini,不仅具备强大的文本理解和生成能力,还能“看懂”图片。它们可以描述图片内容、回答关于图片的问题、甚至进行复杂的视觉推理。
- 与 VLA 的关系: MLLMs 的强大感知和推理能力使其成为辅助 VLA 模型的理想候选者。在本文的背景下,研究者们尝试利用 MLLM 观看机器人执行任务的视频(一系列图像),然后判断任务是否失败、分析失败原因,并给出修正建议。然而,通用 MLLMs 缺乏机器人领域的专业知识,因此直接应用效果有限。
3.2. 前人工作
本文的相关工作主要分为两个方向:
-
VLA 机器人操控:
RT-2[1] 是一项开创性工作,它将机器人的动作也表示为文本词元 (token),从而将视觉、语言和动作统一到一个语言模型的框架下,使得模型可以利用在网络上预训练的视觉语言知识来控制机器人。- [3] 进一步发展了这一方向,使用流匹配扩散 (flow-matching diffusion) 模型来解码生成连续的机器人动作,提高了动作的平滑性和准确性。
GR-2[17] 采用两阶段训练范式:先在海量网络视频上预训练以学习世界通用动态知识,再在机器人轨迹数据上微调 (fine-tuning) 以学习具体的动作。 这些工作虽然强大,但共同的短板在于它们主要关注如何成功执行任务,而对失败恢复的研究较少。
-
机器人失败检测与分析:
- 一些工作 [4, 11, 15, 16] 尝试直接使用通用 MLLMs 作为外部批评家。例如,Luo 等人 [20] 使用思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 提示策略来引导 MLLM 进行推理。Shi 等人 [21] 引入人在回路 (human-in-the-loop) 的反馈机制来收集纠正数据并微调模型。
- 另一些工作则认识到需要专门的失败数据集。例如,
RoboFail[12]、AHA dataset[15] 和RACER dataset[16] 都构建了关于机器人操控失败的数据集。然而,如下文分析所示,这些数据集在多样性和深度上存在局限。
3.3. 技术演进
机器人失败恢复的技术演进脉络大致如下:
- 传统方法: 依赖于精确的传感器和预定义的规则。例如,如果力传感器检测到异常碰撞,则触发一个预设的恢复程序。这种方法缺乏灵活性和泛化能力。
- 通用 MLLM 辅助: 随着 MLLM 的兴起,研究者开始利用其强大的零样本 (zero-shot) 推理能力来分析失败。这是一种“取巧”的方法,无需专门训练,但效果不稳定且缺乏领域特异性。
- 专用失败数据集与模型: 研究者意识到失败恢复是一个需要专门学习的技能。因此,开始构建小规模的失败数据集(如
AHA,RACER),并在这些数据上微调 MLLM。这是向正确方向迈出的一步,但数据集的局限性限制了模型的泛化能力。 - 本文工作 (RoboFAC): 本文代表了当前最前沿的思路——构建一个大规模、全面、多样化的失败数据集,并训练一个专门用于失败分析和纠正的模型。这标志着机器人失败恢复从“临时抱佛脚”式的通用模型应用,转向了“系统性学习”的专用模型构建。
3.4. 差异化分析
本文的核心创新在于其构建的 RoboFAC dataset。通过与之前类似的数据集进行对比(如下方原文 Table 1 所示),其优势非常明显:
| Datasets | Failure Taxonomies | Videos | High-level correction | Low-level correction | Long-horizon Tasks | Dynamic Tasks | Multi-dimensional analysis |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RoboFail [12] | 8 | ✘ | ✔ | ✘ | ✘ | ✘ | ✘ |
| AHA dataset [15] | 7 | ✔ | ✘ | ✘ | ✘ | ✘ | ✘ |
| RACER dataset [16] | 2 | ✘ | ✘ | ✘ | ✘ | ✘ | ✘ |
| RoboFAC dataset (Ours) | 6 | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
与先前工作的核心区别在于:
- 数据形态:
RoboFAC是基于视频 (Videos) 的,而RoboFail和RACER不是。视频能提供动态过程信息,对理解失败至关重要。 - 纠正建议的层次性:
RoboFAC同时提供高层 (High-level) 和低层 (Low-level) 的纠正建议。这使得纠正更加灵活和精确。例如,高层建议可能是“先拿起杯子”,而低层建议是“将机械臂向左移动一点”。 - 任务的复杂性:
RoboFAC覆盖了长时程 (Long-horizon) 和动态 (Dynamic) 任务,这更接近真实世界的挑战,而之前的数据集主要关注简单的短时程静态任务。 - 分析的维度:
RoboFAC提供了多维度分析 (Multi-dimensional analysis),通过8种不同类型的问题,从任务识别到失败纠正,对模型能力进行全面评估。
4. 方法论
本文的方法论主要分为两大部分:RoboFAC 数据集的构建,以及 RoboFAC 模型的构建与能力定义。
下图(原文 Figure 3)清晰地展示了整个框架的概览。
Figure 3: Overview of our RoboFAC framework. Top: The pipeline of constructing the RoboFAC dataset. Bottom-left: We build our RoboFAC model by fine-tuning Qwen2.5-VL model. The RoboFAC model can perform Task Understanding, Failure analysis and Failure correction. Bottomright: We deploy RoboFAC model on real-world VLA control tasks, and it effectively helps the VLA recover from failure.
4.1. RoboFAC 数据集构建
RoboFAC 数据集是整个研究的核心。其构建流程分为数据采集和数据标注两个阶段。
4.1.1. 失败类型的分类法 (Taxonomy of Failures)
为了系统性地生成和标注失败数据,作者首先定义了一个三层级的失败分类体系,该体系与机器人任务的层级结构相对应:任务规划 (Task Planning)、运动规划 (Motion Planning) 和 执行控制 (Execution Control)。
下图(原文 Figure 1 右侧)直观地展示了六种具体的失败类型。
Figure 1: Overview of RoboFAC dataset. Left: The RoboFAC dataset features both task diversity and visual diversity, encompassing tasks of varying complexity, real-world tasks, and various of backgrounds and camera viewpoints. We provide detailed video question-answer annotations for eight distinct question types. Right: A detailed visual illustration of the six failure taxonomies.
假设一个任务 由 个子阶段 组成。在每个子阶段 ,机器人需要达到一个正确的状态,包括末端执行器的位置 、姿态(用单位四元数表示)、夹爪开合度 、操作对象 ,以及执行时机 。当实际执行的参数 与理想参数发生偏差时,就会导致失败。
具体的失败类型定义如下:
a. 任务规划错误 (Task Planning Error): 源于 VLA 模型错误的任务分解或语言指令理解失败。
-
步骤遗漏 (Step Omission): 遗漏了某个必要的子阶段 ,导致计划不完整。
-
错误对象 (Wrong Object): 选择了错误的物体进行操作,即 。
b. 运动规划错误 (Motion Planning Error): 源于空间推理能力不足或指令到姿态的映射不准确。
-
位置偏差 (Position Deviation): 末端执行器未能到达正确位置。 其中 是位置误差向量。
-
姿态偏差 (Orientation Deviation): 末端执行器未能达到正确姿态。 其中 是一个表示姿态误差的单位四元数, 代表四元数乘法。
c. 执行控制错误 (Execution Control Error): 源于物理执行过程中的不精确、延迟或动态环境交互失误。
- 抓取错误 (Grasping Error): 夹爪未能正确闭合或闭合力度不够,,导致抓不住物体或物体滑落。
- 时机错误 (Timing Error): 在错误的时间点执行子任务。 其中 是时间上的偏移。
4.1.2. 数据采集 (Data Collection)
- 模拟数据: 在
ManiSkill仿真环境中进行,涵盖14个机器人任务。为了增加多样性,作者引入了YCB数据集中的物体和ReplicaCAD、AI2-THOR中的场景。首先定义一个专家策略(即正确的执行轨迹),然后通过编写代码在特定的子阶段注入上述六种类型的错误,从而生成失败轨迹。在采集过程中,会记录失败视频以及描述失败原因的文本(如失败阶段、类型、详细解释等)。 - 真实世界数据: 使用
SO-100机械臂,通过遥操作 (teleoperation) 收集了6个任务的数据,其中2个任务是仿真环境中没有的。同样,每个视频都附有相应的文本描述。
4.1.3. 数据标注 (Data Annotation)
采集到的原始数据(视频+描述文本)需要被加工成问答 (QA) 样本。作者设计了8种问题类型,每种类型有5个不同的提问模板,以增加数据多样性。
- 直接提取: 对于事实性问题,如任务识别、失败检测、失败识别和失败定位,答案可以直接从数据采集时记录的描述文本中提取。
- GPT-4o 生成 + 人工校对: 对于需要更丰富语言描述的问题,如失败解释、高层纠正和低层纠正,作者将视频和描述文本作为输入,使用 GPT-4o 生成初步答案。为了保证标注质量,所有 GPT-4o 的输出都经过了人工审查和修正。
4.2. RoboFAC 模型
基于构建好的数据集,作者训练了 RoboFAC 模型。
4.2.1. 模型架构
RoboFAC 模型基于 Qwen2.5-VL 构建。Qwen2.5-VL 是一个先进的开源多模态模型,其结构主要包括:
- 一个视觉编码器 (vision encoder),用于从视频帧中提取视觉特征。
- 一个大语言模型主干 (LLM backbone),用于进行语言理解和推理。
- 一个视觉-语言融合模块 (vision-language merger),通常是一个 MLP 网络,用于将视觉特征与语言特征对齐和融合。
作者对
Qwen2.5-VL模型进行了微调,使其专门用于处理机器人失败视频的问答任务。
4.2.2. 模型能力
RoboFAC 模型被设计为具备三大核心能力,这三大能力通过8种具体的问答任务来体现和评估:
1. 任务理解 (Task Understanding):
- 任务识别 (Task identification): "机器人在做什么任务?"
- 任务规划 (Task planning): "请将机器人的任务分解为一系列子步骤。"
2. 失败分析 (Failure Analysis):
- 失败检测 (Failure detection): "任务是否成功完成了?"
- 失败识别 (Failure identification): "如果失败了,是哪种类型的失败?"
- 失败定位 (Failure locating): "失败发生在哪个步骤?"
- 失败解释 (Failure explanation): "请详细解释任务失败的原因。"
3. 失败纠正 (Failure Correction):
- 高层纠正 (High-level correction): 提供任务级别的恢复建议,例如 "你应该先拿起A,再把它放到B上"。这对于纠正任务规划错误(如步骤遗漏)特别有效。
- 低层纠正 (Low-level correction): 提供精细的动作级别的指导,例如 "将机械臂向后移动一点,然后再向左移动,与目标对齐"。这对于纠正运动规划或执行控制错误(如位置偏差)更为适用。
5. 实验设置
5.1. 数据集
- 训练集: 从模拟数据中随机抽取 60,000 个 QA 对。
- 测试集 (评估基准):
- 模拟部分: 10,000 个模拟数据 QA 对,其中包含超过1,000个在训练中完全未见过的机器人视频。
- 真实世界部分: 8,000 个真实世界数据 QA 对。
- 泛化能力测试设计: 整个真实世界数据集都未用于训练,并且其中还包含了两个模型从未见过的任务 (
InsertCylinder和PlaceCube)。这个设置旨在严格评估模型的模拟到真实 (sim-to-real) 的迁移能力和泛化性能。
5.2. 评估指标
根据问题类型的不同,采用了两种评估方式:
5.2.1. 准确率 (Accuracy)
- 概念定义 (Conceptual Definition): 准确率用于评估答案具有确定性的多选题。它衡量的是模型做出正确选择的样本占总样本的比例。
- 数学公式 (Mathematical Formula):
- 符号解释 (Symbol Explanation):
Number of Correctly Answered Samples: 模型回答正确的样本数量。Total Number of Samples: 评估集中的总样本数量。
- 适用任务:
失败检测 (Failure detection)、失败识别 (Failure identification)和失败定位 (Failure locating)。
5.2.2. LLM-as-a-Judge (由LLM进行评估)
- 概念定义 (Conceptual Definition): 对于答案是开放式自然语言的问题,无法用简单的准确率衡量。因此,作者采用另一个强大的 LLM (GPT-4) 作为“裁判”,从多个维度对模型生成的答案进行打分。
- 评估维度:
- 正确性 (Correctness): 答案在事实上是否准确,是否与参考答案一致。
- 相关性 (Relevance): 答案是否紧扣问题。
- 完整性 (Completeness): 答案是否覆盖了参考答案中的所有关键点。
- 评分方式: 每个维度评分为 0-5 分,最终得分为三个维度得分的平均值,并归一化到100分制。
- 适用任务:
任务识别、任务规划、失败解释、高层纠正和低层纠正。
5.3. 对比基线
本文将 RoboFAC 模型与当前最强的多模态模型进行了比较,包括:
- 开源模型:
Qwen2.5-VL-3B:RoboFAC-3B的基础模型,用于对比微调带来的提升。Qwen2.5-VL-7B:RoboFAC-7B的基础模型。
- 闭源(专有)模型:
-
Gemini-2.0:Google 开发的强大 MLLM。 -
GPT-4o:OpenAI 开发的旗舰 MLLM,是当时公认的最强模型之一。这些基线具有代表性,因为它们涵盖了不同规模的开源模型和业界顶尖的闭源模型,能够充分检验
RoboFAC的性能。
-
6. 实验结果与分析
6.1. 核心结果分析
实验结果从多个维度展示了 RoboFAC 模型的优越性。
6.1.1. 在 RoboFAC 基准上的总体性能
以下是原文 Table 2 的结果,展示了不同模型在五类任务上的平均得分。
| Model | Short-horizon Task | Medium-horizon Task | Long-horizon Task | Dynamic Task | Real-world Task | Average |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen-2.5-VL-3B | 40.99 | 27.82 | 25.18 | 28.94 | 17.36 | 27.82 |
| Qwen-2.5-VL-7B | 14.26 | 11.73 | 38.84 | 18.00 | 50.96 | 27.47 |
| Gemini-2.0 | 63.32 | 53.23 | 45.67 | 48.91 | 41.72 | 51.11 |
| GPT-40 | 61.50 | 53.81 | 42.46 | 45.82 | 65.89 | 57.42 |
| RoboFAC-3B | 81.66 | 84.67 | 79.32 | 83.02 | 63.29 | 76.80 |
| RoboFAC-7B | 82.74 | 84.92 | 81.78 | 83.28 | 68.94 | 79.10 |
分析:
RoboFAC模型全面领先:RoboFAC-7B在所有任务类别上的得分都远超其他模型,平均分达到79.10,比GPT-4o(57.42) 高出 21.68 分,相对提升了 37.8%。- 领域专用微调的巨大价值: 即使是较小的
RoboFAC-3B(76.80) 也远胜于GPT-4o。同时,RoboFAC-3B/7B相较于其基础模型Qwen2.5-VL-3B/7B性能有天壤之别,这证明了在专门的RoboFAC数据集上进行微调是其成功的关键。通用 MLLM 在没有经过特定领域数据训练时,难以处理专业的机器人失败场景。 - 对复杂任务的强大处理能力:
RoboFAC在长时程任务和动态任务上优势尤其明显,这正是传统 VLA 模型的弱点。
6.1.2. 多维度能力分析
下图(原文 Figure 4)展示了模型在8个不同能力维度上的得分。

分析:
- 失败分析能力突出: 在
失败检测、失败识别、失败定位和失败解释这几个核心的失败分析维度上,RoboFAC模型表现出压倒性优势。这表明它能精准地诊断问题。 - 有效的纠正能力: 在
高层纠正和低层纠正方面,RoboFAC也显著优于基线模型,证明其不仅能发现问题,还能给出有效的解决方案。 - 通用 MLLM 的短板:
GPT-4o和Gemini-2.0在任务规划和低层纠正等需要深入理解机器人执行逻辑的任务上表现不佳,这进一步凸显了它们在物理约束和多步推理方面的局限性。
6.2. 真实世界操控性能评估
为了验证 RoboFAC 模型的实际应用价值,作者设计了一个真实世界的闭环控制实验。
- 流程:
-
一个微调过的 VLA 模型 (
GR00T-N1) 开始执行任务。 -
在预设时间点暂停,将之前的执行视频片段输入给
RoboFAC模型。 -
RoboFAC模型生成纠正指令(自然语言)。 -
将纠正指令附加到原始任务指令后,形成新的指令。
-
VLA 模型根据新指令继续执行。
-
此过程最多重复4次。
以下是原文 Table 3 的结果,展示了不同纠正策略下的任务成功率。
Methods Tasks PlaceCube PushCube PullCubeTool StackCube Average No correction 1 attempt 0.20 0.55 0.10 0.35 0.3000 5 attempts 0.40 0.70 0.20 0.60 0.4750 GPT-4o 1 attempt 0.25 0.70 0.15 0.50 0.4000 5 attempts 0.50 0.80 0.30 0.65 0.5625 Qwen2.5-VL-7B 1 attempt 0.35 0.60 0.15 0.45 0.3875 5 attempts 0.50 0.70 0.20 0.60 0.5000 RoboFAC-7B (Low) 1 attempt 0.40 0.70 0.20 0.50 0.4500 5 attempts 0.60 0.85 0.30 0.70 0.6125 RoboFAC-7B (High) 1 attempt 0.45 0.65 0.10 0.45 0.4125 5 attempts 0.50 0.75 0.20 0.55 0.5000
-
分析:
-
显著提升成功率: 采用
RoboFAC-7B(低层纠正) 的策略,在5次尝试后的平均成功率达到 61.25%,显著高于无纠正的 47.5%(绝对提升13.75%,相对提升29.1%),也优于GPT-4o的 56.25%。 -
低层纠正更有效: 实验发现,提供具体动作指导的低层纠正 (Low-level) 比提供任务步骤指导的高层纠正 (High-level) 效果更好。作者推测,这是因为底层的 VLA 模型本身遵循复杂自然语言指令的能力有限,过于抽象的高层指令反而不如直接的动作指令有效。
-
单次纠正效果: 即使只进行一次纠正,
RoboFAC也能带来明显的性能提升,显示了其纠正指令的有效性和及时性。下图(原文 Figure 7)直观展示了真实世界中失败纠正的成功案例。
Figure 7: Demo of failure correction in real-world tasks.
7. 总结与思考
7.1. 结论总结
本文成功地提出了一个名为 RoboFAC 的综合框架,用于解决 VLA 模型在开放世界中鲁棒性差、难以从失败中恢复的核心痛点。该框架的核心贡献在于:
-
创建了
RoboFAC dataset,一个前所未有的大规模、多样化、深度标注的机器人失败数据集,为该领域的研究奠定了坚实的数据基础。 -
开发了
RoboFAC model,一个在失败分析和纠正方面远超 GPT-4o 等通用模型的专用多模态模型。 -
验证了框架的实际价值,通过将
RoboFAC model作为外部监督,在真实机器人上显著提升了 VLA 模型的任务成功率。这项工作有力地证明了,通过系统性地学习失败,可以有效增强机器人在复杂环境中的自主性和可靠性。
7.2. 局限性与未来工作
作者在论文中指出了当前工作的两个主要局限性,并展望了未来的研究方向:
- 系统集成不够无缝: 当前的真实世界实验采用“暂停-分析-恢复”的模式,并非一个完全自动和流畅的闭环系统。未来的工作可以探索更自然的交互机制,例如,让
RoboFAC模型能够自动判断何时介入,并无缝地将纠正信号传递给 VLA 模型。这甚至可以用于构建一个全自动的失败恢复数据收集系统。 - 纠正策略的针对性: 本文将纠正指令统一作为自然语言输入给 VLA 模型。然而,对于采用分层策略 (hierarchical policies) 的机器人系统(即有高层规划器和低层控制器),可以设计更具针对性的纠正策略。例如,将
高层纠正指令直接发送给高层规划器,将低层纠正指令直接发送给低层控制器。这可能比将所有信息都编码为自然语言更直接、更有效。
7.3. 个人启发与批判
这篇论文带来了几点重要的启发,同时也引出了一些值得深入思考的问题。
启发:
- “失败是成功之母”在 AI 领域的体现: 这项工作完美诠释了学习负样本(失败案例)的重要性。在许多 AI 领域,我们过于关注从正面数据中学习,而忽略了对错误的系统性分析。
RoboFAC表明,专门为“失败”建立知识库和模型,是通向更鲁棒、更智能系统的关键路径。 - 领域专用模型的价值: 面对通用大模型(如 GPT-4o)的浪潮,这项工作提醒我们,在需要高度专业知识和物理世界理解的领域(如机器人学),经过高质量领域数据微调的专用模型,其性能可以远超通用模型。
- 模块化与可解释性: 将失败分析与纠正作为一个独立的外部模块,这种设计具有很好的模块化和可解释性。当机器人失败时,系统不仅能恢复,还能明确地告诉我们“为什么失败”以及“如何纠正”,这对于调试和人机协作至关重要。
批判性思考与潜在问题:
- 失败数据的覆盖面: 尽管
RoboFAC数据集已经非常多样化,但其失败案例是通过程序化方式注入的。真实世界中的失败可能更加多样和微妙,例如由传感器噪声、硬件磨损、或无法预料的物理交互(如物体表面湿滑)导致。数据集是否能覆盖这些“长尾”失败场景,仍是一个问题。 - 实时性 (Latency) 的挑战: 在真实世界的应用中,“暂停-分析-恢复”的循环会引入延迟。对于需要快速反应的动态任务,这种延迟可能是致命的。论文没有讨论
RoboFAC模型的推理速度以及整个纠正循环所需的时间,这是其实际部署需要考虑的关键因素。 - VLA 模型的理解瓶颈: 实验揭示了一个有趣的现象——VLA 模型本身对复杂语言指令的理解能力是系统性能的瓶颈。这表明,即使有完美的“老师”(
RoboFAC),“学生”(VLA 模型)也可能无法完全领会。未来的研究可能需要协同设计“批评家”和“执行者”,使它们之间的通信更加高效。
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