FailSafe: Reasoning and Recovery from Failures in Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2510.01642v2 📥 PDF

作者: Zijun Lin, Jiafei Duan, Haoquan Fang, Dieter Fox, Ranjay Krishna, Cheston Tan, Bihan Wen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-02 (更新: 2025-10-27)

备注: Project Page: https://jimntu.github.io/FailSafe

💡 一句话要点

FailSafe：用于视觉-语言-动作模型中失败推理与恢复的系统

🎯 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-动作模型 失败恢复 数据增强 自动化生成

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型在机器人操作中易遇失败，缺乏有效的失败恢复机制，主要原因是缺乏包含失败场景和恢复动作的数据。
  2. FailSafe系统自动生成多样化的失败案例和可执行的恢复动作，为VLA模型提供学习失败恢复策略的数据基础。
  3. FailSafe-VLM通过微调LLaVa-OV-7B，显著提升了VLA模型在机器人操作任务中的失败检测和恢复能力，平均提升高达22.6%。

📝 摘要（中文）

本文提出FailSafe，一个新颖的失败生成与恢复系统，旨在解决视觉-语言-动作(VLA)模型在机器人操作中遇到的失败问题。FailSafe能够自动生成多样化的失败案例，并提供可执行的恢复动作，可无缝应用于任何模拟器中的操作任务，从而实现失败动作数据的可扩展创建。为了验证其有效性，论文对LLaVa-OneVision-7B (LLaVa-OV-7B)进行了微调，构建了FailSafe-VLM。实验结果表明，FailSafe-VLM能够成功帮助机械臂检测和恢复潜在的失败，在Maniskill的多个任务中，将三种最先进的VLA模型(pi0-FAST, OpenVLA, OpenVLA-OFT)的性能平均提高了高达22.6%。此外，FailSafe-VLM可以推广到不同的空间配置、相机视角、物体和机器人形态。FailSafe代码计划向社区开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉-语言-动作(VLA)模型在机器人操作任务中遇到失败时，缺乏有效推理和恢复能力的问题。现有方法主要依赖于ground-truth轨迹，一旦发生失败就无法恢复。现有的失败检测数据集通常只提供文本解释，难以直接应用于VLA模型。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自动化的失败生成和恢复系统FailSafe，通过在模拟环境中主动引入各种失败情况，并生成相应的恢复动作，从而为VLA模型提供学习失败处理策略的数据。

技术框架：FailSafe系统可以无缝集成到任何模拟器中，并应用于各种操作任务。其主要流程包括：1) 定义操作任务和环境；2) 自动生成各种失败场景（例如，物体滑落、抓取失败等）；3) 为每个失败场景生成相应的恢复动作（例如，重新抓取、调整姿态等）；4) 将失败场景和恢复动作数据用于训练VLA模型。

关键创新：FailSafe的关键创新在于其自动化的失败生成和恢复机制，能够大规模地创建包含失败和恢复动作的数据，解决了现有机器人操作数据集缺乏失败场景的问题。此外，FailSafe生成的恢复动作是可执行的，可以直接用于训练VLA模型。

关键设计：FailSafe的具体实现细节未知，但可以推测其可能包含以下设计：1) 基于规则或概率模型的失败生成策略，以确保失败的多样性和真实性；2) 基于运动规划或强化学习的恢复动作生成算法，以确保恢复动作的可行性和有效性；3) 用于评估恢复动作效果的指标，例如，任务完成率、恢复时间等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过FailSafe生成的数据对LLaVa-OV-7B进行微调后得到的FailSafe-VLM，能够显著提升VLA模型在Maniskill的多个任务中的失败检测和恢复能力。具体而言，FailSafe-VLM将pi0-FAST, OpenVLA, OpenVLA-OFT这三种最先进的VLA模型的性能平均提高了高达22.6%。此外，FailSafe-VLM还展现出了良好的泛化能力，能够适应不同的空间配置、相机视角、物体和机器人形态。

🎯 应用场景

FailSafe的研究成果可广泛应用于机器人操作领域，例如智能制造、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提高机器人对失败的鲁棒性和恢复能力，可以显著提升机器人的自主性和可靠性，使其能够在复杂和不确定的环境中更好地完成任务。未来，FailSafe可以扩展到更复杂的任务和环境，并与其他机器人学习技术相结合，进一步提升机器人的智能水平。

📄 摘要（原文）

Recent advances in robotic manipulation have integrated low-level robotic control into Vision-Language Models (VLMs), extending them into Vision-Language-Action (VLA) models. Although state-of-the-art VLAs achieve strong performance in downstream robotic applications, supported by large-scale crowd-sourced robot training data, they still inevitably encounter failures during execution. Enabling robots to reason and recover from unpredictable and abrupt failures remains a critical challenge. Existing robotic manipulation datasets, collected in either simulation or the real world, primarily provide only ground-truth trajectories, leaving robots unable to recover once failures occur. Moreover, the few datasets that address failure detection typically offer only textual explanations, which are difficult to utilize directly in VLA models. To address this gap, we introduce FailSafe, a novel failure generation and recovery system that automatically produces diverse failure cases paired with executable recovery actions. FailSafe can be seamlessly applied to any manipulation task in any simulator, enabling scalable creation of failure action data. To demonstrate its effectiveness, we fine-tune LLaVa-OneVision-7B (LLaVa-OV-7B) to build FailSafe-VLM. Experimental results show that FailSafe-VLM successfully helps robotic arms detect and recover from potential failures, improving the performance of three state-of-the-art VLA models (pi0-FAST, OpenVLA, OpenVLA-OFT) by up to 22.6% on average across several tasks in Maniskill. Furthermore, FailSafe-VLM could generalize across different spatial configurations, camera viewpoints, object and robotic embodiments. We plan to release the FailSafe code to the community.