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变分推断从真实机器人失败中学习，提升长时程操作技能

🎯 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 长时程操作 移动操作

📋 核心要点

  1. 现有长时程操作技能模型在未见环境中易失效，缺乏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，高效生成失败样本数据。
  3. 实验表明，Fail2Progress在多物体操作任务中，能有效从失败中学习并优于基线。

📝 摘要（中文）

长时程操作任务的技能效果模型容易在训练数据分布之外的条件下失效。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。在该数据集上微调技能效果模型后，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，一种利用Stein变分推断并行生成多个模拟环境的方法，从而能够高效地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。此外，我们表明Fail2Progress优于多个基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人长时程操作任务中，技能效果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预先收集的数据，或者难以有效地从失败案例中学习，导致泛化能力不足。因此，如何高效地生成针对特定失败场景的数据，并利用这些数据提升模型的鲁棒性，是本研究的核心问题。

核心思路：Fail2Progress的核心思路是利用Stein变分推断（SVI）来生成与观察到的失败案例相似的模拟环境。通过并行地探索多个模拟环境，该方法能够高效地生成多样化的失败样本，从而为技能效果模型的微调提供高质量的数据。这种方法避免了对大量真实世界数据的依赖，并能够针对性地解决特定类型的失败。

技术框架：Fail2Progress的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 观察到机器人的失败案例；2) 利用SVI并行生成多个模拟环境，这些环境的参数被设计为能够导致与观察到的失败类似的状况；3) 在这些模拟环境中收集数据，形成一个专门针对失败案例的数据集；4) 使用该数据集微调技能效果模型；5) 评估微调后的模型在真实世界中的表现，并迭代改进。

关键创新：Fail2Progress的关键创新在于利用Stein变分推断来指导模拟环境的生成。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，生成更具代表性的失败案例。此外，该方法通过并行化模拟环境的生成，显著提高了数据收集的效率。

关键设计：Fail2Progress的关键设计包括：1) 使用径向基函数（RBF）核的SVI，以保证生成的样本的多样性；2) 定义一个奖励函数，鼓励模拟环境生成与观察到的失败案例相似的状况；3) 使用一个预训练的技能效果模型作为初始策略，并在生成的失败数据集上进行微调；4) 采用并行计算框架，加速模拟环境的生成和数据收集过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

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。实验结果表明，该方法能够有效地从失败中学习，显著提高机器人的操作成功率。与多个基线方法相比，Fail2Progress在不同数量物体的任务中均取得了更好的性能，验证了其优越性和泛化能力。

🎯 应用场景

Fail2Progress具有广泛的应用前景，例如在智能制造、仓储物流、家庭服务等领域，可以帮助机器人更好地适应复杂多变的环境，提高操作技能的鲁棒性和可靠性。通过从失败中学习，机器人能够更安全、更高效地完成各种任务，降低人工干预的需求，并最终实现真正的自主操作。

📄 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.