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，用于机器人操作失败分析与纠正，提升VLA模型在真实场景下的鲁棒性。

🎯 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 视觉-语言-动作模型 数据集构建 失败纠正

📋 核心要点

  1. VLA模型在开放场景中泛化性不足，主要原因是缺乏对失败案例的学习和处理能力。
  2. RoboFAC框架通过构建包含大量失败案例的数据集，并训练模型进行失败分析和纠正，从而提升VLA模型的鲁棒性。
  3. 实验表明，RoboFAC模型在模拟和真实环境中均能有效提升VLA模型的性能，尤其是在失败恢复方面。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种机器人失败分析与纠正（RoboFAC）框架，旨在解决视觉-语言-动作（VLA）模型在开放世界场景中表现不佳的问题。这些模型主要基于成功的专家演示进行训练，缺乏从失败中恢复的能力。为此，作者构建了RoboFAC数据集，包含9440条错误的操作轨迹和78623个问答对，涵盖模拟和真实环境中的16个不同任务和53个场景。基于该数据集，开发了RoboFAC模型，该模型能够进行任务理解、失败分析和失败纠正。实验结果表明，RoboFAC模型在评估基准上优于GPT-4o 34.1%。此外，将RoboFAC模型集成到真实世界的VLA控制流程中，作为外部监督提供纠正指令，在四个真实世界任务上的平均性能提升了29.1%。结果表明，RoboFAC框架有效地处理了机器人失败，并帮助VLA模型从失败中恢复。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言-动作（VLA）模型主要依赖于成功的专家演示进行训练，这使得它们在面对真实世界中不可避免的失败情况时，缺乏有效的应对机制。这些模型难以理解失败的原因，更无法自主地进行纠正，导致任务执行的鲁棒性较差。

核心思路：RoboFAC的核心思路是让机器人能够像人类一样，从失败中学习。通过构建一个包含大量失败案例的数据集，并训练模型来分析失败的原因，并给出纠正指令，从而提高机器人对未知环境的适应能力和任务完成的成功率。这种方法模拟了人类在学习过程中的试错机制。

技术框架：RoboFAC框架主要包含两个部分：RoboFAC数据集和RoboFAC模型。RoboFAC数据集包含了大量机器人操作失败的轨迹数据，以及针对这些失败的问答对，用于训练模型进行失败分析和纠正。RoboFAC模型则是一个多模态模型，能够接收视觉和语言输入，并输出对失败原因的分析和纠正指令。该模型被设计成可以作为外部监督信号集成到现有的VLA控制流程中。

关键创新：RoboFAC的关键创新在于构建了一个专门用于机器人失败分析和纠正的数据集，并提出了相应的模型。与以往主要关注成功案例的训练方法不同，RoboFAC更加注重从失败中学习，这使得模型在真实世界中具有更强的鲁棒性和泛化能力。此外，将失败分析和纠正模块作为外部监督集成到VLA控制流程中，是一种新颖的思路。

关键设计：RoboFAC数据集包含了多种类型的机器人操作任务和场景，以及详细的失败原因标注和纠正指令。RoboFAC模型采用了Transformer架构，能够有效地处理视觉和语言信息。损失函数的设计考虑了失败分析的准确性和纠正指令的有效性。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RoboFAC模型在作者构建的评估基准上，性能超越GPT-4o 34.1%，证明了其在失败分析和纠正方面的有效性。此外，将RoboFAC模型集成到真实世界的VLA控制流程中，在四个真实世界任务上的平均性能提升了29.1%，验证了该框架在实际应用中的价值。这些实验结果表明，RoboFAC框架能够显著提升机器人在真实环境中的操作能力。

🎯 应用场景

RoboFAC框架可应用于各种需要机器人自主操作的场景，例如智能制造、家庭服务、医疗辅助等。通过提高机器人对失败的容错能力，可以减少人工干预，提高生产效率和服务质量。该研究对于提升机器人在复杂和不确定环境下的适应性和可靠性具有重要意义，有望推动机器人技术的广泛应用。

📄 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.