Goal-oriented Communication for Fast and Robust Robotic Fault Detection and Recovery
作者: Shutong Chen, Adnan Aijaz, Yansha Deng
分类: cs.RO
发布日期: 2026-01-26
备注: Submit to IEEE for potential publication
💡 一句话要点
提出面向目标的通信框架，加速并增强机器人故障检测与恢复
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人故障检测 故障恢复 面向目标通信 3D场景图 小型语言模型
📋 核心要点
- 现有机器人故障检测与恢复框架在通信和计算上存在显著延迟，且机器人运动生成不可靠，难以满足低延迟和高鲁棒性需求。
- 本文提出面向目标的通信（GoC）框架，联合优化通信、计算和控制环路，针对性地最小化故障检测与恢复时间，并提升任务成功率。
- 实验结果表明，GoC框架相较于现有方法，显著降低了故障检测与恢复时间，并大幅提升了机器人任务的成功率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的面向目标的通信（GoC）框架，该框架联合设计通信-计算-控制（3C）环路，专门用于快速且鲁棒的机器人故障检测与恢复（FDR），目标是最小化FDR时间，同时最大化机器人任务（例如，工件分类）的成功率。对于故障检测，我们的GoC框架创新性地定义并提取3D场景图（3D-SG）作为语义表示，并通过监控3D-SG中的空间关系变化来检测故障。对于故障恢复，我们通过低秩适应（LoRA）微调小型语言模型（SLM），并通过知识蒸馏增强其推理和泛化能力，从而为机器人生成恢复动作。我们还设计了一个轻量级的面向目标的数字孪生重建模块，当需要精细的机器人控制时，仅使用任务相关的对象轮廓进行数字孪生重建，以优化SLM生成的恢复动作。大量仿真表明，与依赖视觉语言模型进行故障检测和大型语言模型进行故障恢复的现有框架相比，我们的GoC框架将FDR时间减少了高达82.6%，并将任务成功率提高了高达76%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决智能工厂中自主机器人在动态、不确定和人为参与环境中运行时，现有故障检测与恢复（FDR）框架存在的通信延迟高、计算开销大以及运动生成不可靠等问题。这些问题导致FDR过程耗时，影响任务成功率，限制了机器人的自主性和效率。现有方法通常独立设计通信、计算和控制环节，忽略了下游FDR目标，导致整体性能不佳。
核心思路：论文的核心思路是联合设计通信、计算和控制（3C）环路，使其面向FDR目标进行优化。通过这种面向目标的通信（GoC）框架，可以减少不必要的通信和计算开销，提高FDR的效率和鲁棒性。具体而言，GoC框架通过提取任务相关的语义信息，并利用轻量级的模型进行故障检测和恢复，从而实现快速且可靠的FDR。
技术框架：GoC框架主要包含三个模块：3D场景图（3D-SG）表示提取器、基于小型语言模型（SLM）的故障恢复模块和面向目标的数字孪生重建模块。首先，3D-SG表示提取器从环境中提取语义信息，并将其表示为3D场景图。然后，SLM利用这些信息生成初步的恢复动作。最后，数字孪生重建模块根据任务需求，对恢复动作进行优化，以实现精细的机器人控制。整个框架以最小化FDR时间和最大化任务成功率为目标进行优化。
关键创新：论文的关键创新在于以下几点：1) 提出面向目标的通信框架，将通信、计算和控制环节联合优化，以适应FDR目标。2) 创新性地使用3D场景图作为语义表示，用于故障检测。3) 利用低秩适应（LoRA）和知识蒸馏技术，微调小型语言模型，使其能够生成有效的恢复动作。4) 设计轻量级的数字孪生重建模块，用于优化恢复动作，实现精细控制。与现有方法相比，GoC框架更加高效、鲁棒，且对计算资源的需求更低。
关键设计：在3D-SG表示提取器中，论文设计了特定的算法来提取任务相关的对象和关系。在SLM微调过程中，使用了LoRA技术来减少训练参数，并采用知识蒸馏来提高模型的泛化能力。数字孪生重建模块仅使用任务相关的对象轮廓，以减少计算开销。损失函数的设计旨在平衡FDR时间和任务成功率，具体形式未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真结果表明，与依赖视觉语言模型进行故障检测和大型语言模型进行故障恢复的现有框架相比，GoC框架将FDR时间减少了高达82.6%，并将任务成功率提高了高达76%。这些显著的性能提升验证了GoC框架的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于智能制造、仓储物流等领域，提升自动化机器人的自主性和可靠性。通过快速准确的故障检测与恢复，减少停机时间，提高生产效率。未来，该技术有望扩展到更复杂的机器人系统和应用场景，例如自主导航、医疗机器人等。
📄 摘要（原文）
Autonomous robotic systems are widely deployed in smart factories and operate in dynamic, uncertain, and human-involved environments that require low-latency and robust fault detection and recovery (FDR). However, existing FDR frameworks exhibit various limitations, such as significant delays in communication and computation, and unreliability in robot motion/trajectory generation, mainly because the communication-computation-control (3C) loop is designed without considering the downstream FDR goal. To address this, we propose a novel Goal-oriented Communication (GoC) framework that jointly designs the 3C loop tailored for fast and robust robotic FDR, with the goal of minimising the FDR time while maximising the robotic task (e.g., workpiece sorting) success rate. For fault detection, our GoC framework innovatively defines and extracts the 3D scene graph (3D-SG) as the semantic representation via our designed representation extractor, and detects faults by monitoring spatial relationship changes in the 3D-SG. For fault recovery, we fine-tune a small language model (SLM) via Low-Rank Adaptation (LoRA) and enhance its reasoning and generalization capabilities via knowledge distillation to generate recovery motions for robots. We also design a lightweight goal-oriented digital twin reconstruction module to refine the recovery motions generated by the SLM when fine-grained robotic control is required, using only task-relevant object contours for digital twin reconstruction. Extensive simulations demonstrate that our GoC framework reduces the FDR time by up to 82.6% and improves the task success rate by up to 76%, compared to the state-of-the-art frameworks that rely on vision language models for fault detection and large language models for fault recovery.