Fail2Progress: Learning from Real-World Robot Failures with Stein Variational Inference

📄 arXiv: 2509.01746v1 📥 PDF

作者: Yixuan Huang, Novella Alvina, Mohanraj Devendran Shanthi, Tucker Hermans

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-01

备注: Project page: sites.google.com/view/fail2progress. 25 pages, 8 figures. Accepted to the Conference on Robot Learning (CoRL) 2025

💡 一句话要点

Fail2Progress：利用Stein变分推断从机器人真实失败中学习

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人学习 失败恢复 Stein变分推断 移动操作 强化学习

📋 核心要点

  1. 长时程操作任务中，技能效果模型在未见条件下易失效，因此需要机器人具备从失败中学习的能力。
  2. Fail2Progress利用Stein变分推断并行生成模拟环境，高效生成与观察到的失败相似的数据样本。
  3. 实验表明，Fail2Progress在多物体操作任务中，能有效从失败中学习，性能优于其他基线方法。

📝 摘要（中文）

针对长时程操作任务，技能效果模型容易在训练数据分布未覆盖的条件下失效。因此，使机器人能够推理并从失败中学习至关重要。本文研究了如何高效生成一个针对观察到的失败的数据集。通过在该数据集上微调技能效果模型，评估模型从失败中恢复并最小化未来失败的能力。我们提出了Fail2Progress，该方法利用Stein变分推断并行生成多个模拟环境，从而高效生成类似于观察到的失败的数据样本。我们的方法能够处理多个具有挑战性的移动操作任务，包括运输多个物体、整理受限的架子和桌面整理。通过大规模模拟和真实世界实验，我们证明了我们的方法擅长从不同数量物体的失败中学习，并且优于多个基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人技能学习中，模型在面对训练数据之外的场景时容易失败的问题。现有方法通常依赖于大量成功数据的训练，而忽略了从失败中学习的重要性。当机器人遇到未知的环境或物体时，模型的泛化能力不足，导致任务失败。如何高效地生成与实际失败场景相似的数据，并利用这些数据提升模型的鲁棒性，是本文要解决的核心问题。

核心思路：Fail2Progress的核心思路是利用Stein变分推断（SVI）来生成与实际失败场景相似的模拟环境。SVI能够高效地探索环境参数空间，找到导致失败的配置，从而生成有价值的训练数据。通过在这些数据上微调技能效果模型，可以显著提升模型在面对未知场景时的鲁棒性和泛化能力。这种方法避免了盲目探索，而是有针对性地学习失败模式。

技术框架：Fail2Progress的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 失败观察：机器人执行任务并记录失败事件。2) 环境参数化：将环境因素（如物体位置、形状等）参数化，形成一个参数空间。3) SVI采样：利用Stein变分推断在参数空间中采样，生成多个模拟环境，这些环境倾向于导致与观察到的失败相似的结果。4) 数据生成与微调：在生成的模拟环境中运行技能，收集失败数据，并用这些数据微调技能效果模型。5) 评估与迭代：评估微调后的模型在真实环境中的表现，并根据需要重复上述步骤。

关键创新：Fail2Progress最重要的技术创新在于利用Stein变分推断来指导数据生成过程。与传统的随机采样或基于梯度的方法相比，SVI能够更有效地探索参数空间，找到导致失败的关键因素。这使得Fail2Progress能够以更少的样本量，生成更有价值的训练数据，从而显著提升模型的学习效率和泛化能力。

关键设计：Fail2Progress的关键设计包括：1) Stein核的选择：选择合适的Stein核函数对于SVI的性能至关重要。论文可能采用了常用的RBF核或其他适用于环境参数空间的核函数。2) 技能效果模型的结构：技能效果模型可以是任何适用于操作任务的模型，例如神经网络或高斯过程。3) 失败指标的定义：需要定义清晰的失败指标，以便SVI能够准确地识别导致失败的环境配置。4) 并行化策略：为了提高数据生成效率，Fail2Progress采用了并行化策略，同时生成多个模拟环境。

📊 实验亮点

实验结果表明，Fail2Progress在多个具有挑战性的移动操作任务中表现出色，包括运输多个物体、整理受限的架子和桌面整理。与多个基线方法相比，Fail2Progress能够更有效地从失败中学习，显著提升模型的鲁棒性和泛化能力。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

Fail2Progress具有广泛的应用前景，可用于提升各种机器人的操作技能，尤其是在复杂和动态的环境中。例如，它可以应用于家庭服务机器人，使其能够更好地处理各种家务任务；也可以应用于工业机器人，使其能够更可靠地执行装配、搬运等任务。此外，该方法还可以用于训练自动驾驶汽车，使其能够更好地应对各种复杂的交通场景。

📄 摘要（原文）

Skill effect models for long-horizon manipulation tasks are prone to failures in conditions not covered by training data distributions. Therefore, enabling robots to reason about and learn from failures is necessary. We investigate the problem of efficiently generating a dataset targeted to observed failures. After fine-tuning a skill effect model on this dataset, we evaluate the extent to which the model can recover from failures and minimize future failures. We propose Fail2Progress, an approach that leverages Stein variational inference to generate multiple simulation environments in parallel, enabling efficient data sample generation similar to observed failures. Our method is capable of handling several challenging mobile manipulation tasks, including transporting multiple objects, organizing a constrained shelf, and tabletop organization. Through large-scale simulation and real-world experiments, we demonstrate that our approach excels at learning from failures across different numbers of objects. Furthermore, we show that Fail2Progress outperforms several baselines.