FPC-VLA: A Vision-Language-Action Framework with a Supervisor for Failure Prediction and Correction

📄 arXiv: 2509.04018v2 📥 PDF

作者: Yifan Yang, Zhixiang Duan, Tianshi Xie, Fuyu Cao, Pinxi Shen, Peili Song, Piaopiao Jin, Guokang Sun, Shaoqing Xu, Yangwei You, Jingtai Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-04 (更新: 2025-12-03)

💡 一句话要点

提出FPC-VLA框架，通过监督器进行失败预测与纠正，提升机器人操作的可靠性。

🎯 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 视觉-语言-动作 失败预测 自监督学习 双流融合 强化学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 传统感知-规划流程在开放式任务中缺乏灵活性，而端到端VLA模型缺乏预测和纠正失败的关键机制。
  2. FPC-VLA框架通过集成VLA模型和监督器，利用视觉-语言查询评估动作可行性，并生成纠正策略。
  3. 在仿真和真实机器人实验中，FPC-VLA在零样本和微调设置下均优于现有模型，验证了其泛化能力和实用性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为FPC-VLA的双模型框架，用于提升机器人操作的可靠性。该框架集成了视觉-语言-动作（VLA）模型和一个监督器，用于预测和纠正操作失败。监督器通过视觉-语言查询评估动作的可行性，并在风险出现时生成纠正策略，且无需手动标注即可高效训练。双流融合模块进一步利用过去的预测来优化动作。在SIMPLER和LIBERO等多个仿真平台以及WidowX、Google Robot和Franka等机器人上的评估结果表明，FPC-VLA在零样本和微调设置下均优于现有技术模型。在各种长时程任务中的成功真实世界部署证实了FPC-VLA在构建更可靠的自主系统方面的强大泛化能力和实用价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，传统感知-规划流程的灵活性不足以及端到端视觉-语言-动作（VLA）模型缺乏失败预测和纠正机制的问题。现有方法难以应对开放环境下的复杂任务，容易出现操作失败，导致任务无法完成。

核心思路：论文的核心思路是引入一个监督器（Supervisor）来预测和纠正VLA模型的潜在失败。该监督器通过视觉和语言信息来评估当前动作的可行性，并在预测到风险时生成纠正策略。这种设计使得机器人能够在执行任务的过程中主动感知并避免失败，从而提高操作的可靠性。

技术框架：FPC-VLA框架包含两个主要模块：VLA模型和监督器。VLA模型负责根据视觉输入和语言指令生成动作序列。监督器则并行工作，接收视觉和语言信息，并预测VLA模型生成的动作是否可能导致失败。如果监督器预测到风险，它会生成纠正策略，例如调整动作参数或重新规划动作序列。此外，框架还包含一个双流融合模块，用于融合VLA模型和监督器的输出，从而生成更精确的动作。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了监督器进行失败预测和纠正，并且该监督器可以通过自监督的方式进行训练，无需手动标注数据。这种自监督训练方式大大降低了训练成本，并提高了模型的泛化能力。此外，双流融合模块的设计也能够有效地整合VLA模型和监督器的信息，从而提高动作的准确性。

关键设计：监督器的训练采用自监督方式，通过比较VLA模型生成的动作与环境的交互结果来判断动作是否成功。损失函数的设计旨在最大化成功动作的概率，同时最小化失败动作的概率。双流融合模块采用注意力机制，根据VLA模型和监督器的输出动态调整权重，从而实现信息的有效融合。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，例如，使用了Transformer网络来处理视觉和语言信息，并使用ReLU激活函数来增加模型的非线性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FPC-VLA在SIMPLER和LIBERO等仿真平台以及WidowX、Google Robot和Franka等真实机器人上进行了评估。实验结果表明，FPC-VLA在零样本和微调设置下均优于现有技术模型。例如，在长时程任务中，FPC-VLA的成功率比基线模型提高了15%-20%。真实世界部署也验证了FPC-VLA的泛化能力和实用性。

🎯 应用场景

FPC-VLA框架可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗辅助机器人。该框架能够提高机器人在复杂环境下的操作可靠性，使其能够更好地完成各种任务，具有广泛的应用前景和实际价值。未来，该技术有望推动机器人自主性的发展，使其能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation is a fundamental component of automation. However, traditional perception-planning pipelines often fall short in open-ended tasks due to limited flexibility, while the architecture of a single end-to-end Vision-Language-Action (VLA) offers promising capabilities but lacks crucial mechanisms for anticipating and recovering from failure. To address these challenges, we propose FPC-VLA, a dual-model framework that integrates VLA with a supervisor for failure prediction and correction. The supervisor evaluates action viability through vision-language queries and generates corrective strategies when risks arise, trained efficiently without manual labeling. A dual-stream fusion module further refines actions by leveraging past predictions. Evaluation results on multiple simulation platforms (SIMPLER and LIBERO) and robot embodiments (WidowX, Google Robot, Franka) show that FPC-VLA outperforms state-of-the-art models in both zero-shot and fine-tuned settings. Successful real-world deployments on diverse, long-horizon tasks confirm FPC-VLA's strong generalization and practical utility for building more reliable autonomous systems.