RoboFAC: A Comprehensive Framework for Robotic Failure Analysis and Correction

📄 arXiv: 2505.12224v3 📥 PDF

作者: Weifeng Lu, Minghao Ye, Zewei Ye, Ruihan Tao, Shuo Yang, Bo Zhao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-18 (更新: 2025-05-25)

💡 一句话要点

提出RoboFAC框架以解决机器人操作中的失败分析与修正问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 失败分析 修正框架 视觉-语言-动作 数据集构建 任务理解 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的VLA模型在开放世界场景中表现不佳，主要由于缺乏对失败情况的有效处理能力。
  2. 本文提出RoboFAC框架，通过构建包含错误操作的丰富数据集，增强机器人对失败的分析与修正能力。
  3. 实验结果显示，RoboFAC模型在性能上显著优于基线模型，并在实际任务中实现了显著的提升。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉-语言-动作（VLA）模型通过将自然语言指令和图像信息转化为顺序控制动作，推动了机器人操作的发展。然而，这些模型在开放世界场景中的表现往往不尽如人意，因为它们主要基于成功的专家演示进行训练，且在失败恢复方面能力有限。为了解决这一问题，本文提出了机器人失败分析与修正（RoboFAC）框架。我们构建了包含9440个错误操作轨迹和78623个问答对的RoboFAC数据集，涵盖16个多样化任务和53个场景。基于该数据集，我们开发了RoboFAC模型，具备任务理解、失败分析和失败修正能力。实验结果表明，RoboFAC模型在评估基准上比GPT-4o提高了34.1%。此外，我们将RoboFAC模型集成到真实世界的VLA控制管道中，作为外部监督提供修正指令，在四个真实任务上平均提升了29.1%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有VLA模型在开放世界场景中对失败情况的处理不足，导致其在实际操作中表现不佳的问题。现有方法主要依赖成功的专家演示，缺乏对失败恢复的能力。

核心思路：RoboFAC框架通过构建包含多样化错误操作的数据集，提升模型对失败的理解与修正能力，从而增强机器人在复杂环境中的适应性。

技术框架：RoboFAC框架包括数据集构建、模型开发和实际应用三个主要模块。数据集包含错误轨迹和问答对，模型则具备任务理解、失败分析和修正功能。

关键创新：RoboFAC的核心创新在于其数据集的构建和模型设计，使其能够有效处理机器人操作中的失败情况，与传统方法相比，显著提升了失败恢复能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化任务理解和失败分析的效果。同时，数据集的多样性确保了模型在不同场景下的鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，RoboFAC模型在评估基准上比GPT-4o提高了34.1%，并在四个真实任务上实现了平均29.1%的性能提升，显示出其在失败处理方面的显著优势。

🎯 应用场景

RoboFAC框架的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和智能家居等。通过提升机器人在复杂环境中的操作能力，该研究为实际应用提供了重要的技术支持，未来可能在各类机器人系统中得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

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.