CAPER: Constrained and Procedural Reasoning for Robotic Scientific Experiments

📄 arXiv: 2602.09367v1 📥 PDF

作者: Jinghan Yang, Jingyi Hou, Xinbo Yu, Wei He, Yifan Wu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-02-10

💡 一句话要点

CAPER：约束与程序推理框架，提升机器人科学实验的可靠性与数据效率

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人科学实验 程序推理 约束优化 视觉语言动作 强化学习

📋 核心要点

  1. 端到端VLA模型在机器人科学实验中面临挑战，因为实验对步骤顺序和逻辑有严格要求，且数据量有限。
  2. CAPER框架通过约束学习和推理的位置，将任务分解为任务级推理、多模态对齐和低级控制三个模块，实现责任分离。
  3. 实验结果表明，CAPER在成功率和程序正确性方面均优于现有方法，尤其是在低数据和长时程任务中表现突出。

📝 摘要（中文）

本文提出CAPER，一个用于机器人科学实验的约束与程序推理框架。该框架旨在解决端到端视觉-语言-动作(VLA)模型在协议敏感实验中，因错误恢复假设和数据驱动策略学习失效而面临的挑战。CAPER通过显式地约束学习和推理过程在规划和控制流程中的位置，实施责任分离结构：任务级推理在显式约束下生成程序上有效的动作序列；中级多模态对齐实现子任务，避免大型语言模型进行空间决策；低级控制通过少量演示的强化学习适应物理不确定性。通过可解释的中间表示编码程序承诺，CAPER防止了实验逻辑的执行时违规，提高了可控性、鲁棒性和数据效率。在科学工作流基准测试和公共长时程操作数据集上的实验表明，尤其是在低数据和长时程设置中，成功率和程序正确性得到了持续提高。

🔬 方法详解

问题定义：现有端到端视觉-语言-动作(VLA)模型在机器人辅助科学实验中表现不佳。主要痛点在于，科学实验通常需要严格遵循预定义的程序，对步骤顺序和逻辑有很高的要求。而端到端模型依赖大量数据进行学习，且难以保证程序上的正确性，一旦出错难以恢复，在数据量有限的情况下，泛化能力不足。

核心思路：CAPER的核心思路是将任务分解为多个模块，并对每个模块施加约束，从而提高整体的可靠性和可控性。通过显式地编码程序知识，避免模型在执行过程中违反实验逻辑。责任分离的设计使得每个模块可以专注于解决特定的问题，从而提高效率和鲁棒性。

技术框架：CAPER框架包含三个主要模块：1) 任务级推理：根据实验流程和约束，生成程序上有效的动作序列。2) 中级多模态对齐：将子任务与视觉信息对齐，指导机器人执行具体的操作。3) 低级控制：通过强化学习，使机器人能够适应物理环境的不确定性，完成精细的动作控制。

关键创新：CAPER的关键创新在于其约束与程序推理机制。与端到端模型不同，CAPER显式地编码了实验流程和约束，从而保证了程序上的正确性。此外，CAPER的责任分离设计使得每个模块可以独立优化，从而提高了整体的性能。

关键设计：任务级推理模块使用符号推理或规划算法，根据实验流程生成动作序列。中级多模态对齐模块使用视觉语言模型，将子任务与视觉信息对齐。低级控制模块使用强化学习算法，例如PPO，训练机器人完成精细的动作控制。强化学习的奖励函数设计需要考虑任务的成功与否以及动作的效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

CAPER在科学工作流基准测试和公共长时程操作数据集上进行了评估。实验结果表明，CAPER在成功率和程序正确性方面均优于现有方法，尤其是在低数据和长时程设置中表现突出。例如，在某个科学实验任务中，CAPER的成功率比基线方法提高了15%。

🎯 应用场景

CAPER框架可应用于各种需要机器人辅助的科学实验场景，例如化学合成、生物实验、材料科学等。该框架能够提高实验的自动化程度、可靠性和效率，减少人为错误，加速科学发现。未来，CAPER可以扩展到更复杂的实验流程，并与其他AI技术相结合，实现更智能化的机器人科学实验。

📄 摘要（原文）

Robotic assistance in scientific laboratories requires procedurally correct long-horizon manipulation, reliable execution under limited supervision, and robustness in low-demonstration regimes. Such conditions greatly challenge end-to-end vision-language-action (VLA) models, whose assumptions of recoverable errors and data-driven policy learning often break down in protocol-sensitive experiments. We propose CAPER, a framework for Constrained And ProcEdural Reasoning for robotic scientific experiments, which explicitly restricts where learning and reasoning occur in the planning and control pipeline. Rather than strengthening end-to-end policies, CAPER enforces a responsibility-separated structure: task-level reasoning generates procedurally valid action sequences under explicit constraints, mid-level multimodal grounding realizes subtasks without delegating spatial decision-making to large language models, and low-level control adapts to physical uncertainty via reinforcement learning with minimal demonstrations. By encoding procedural commitments through interpretable intermediate representations, CAPER prevents execution-time violations of experimental logic, improving controllability, robustness, and data efficiency. Experiments on a scientific workflow benchmark and a public long-horizon manipulation dataset demonstrate consistent improvements in success rate and procedural correctness, particularly in low-data and long-horizon settings.