ROBOGATE: Adaptive Failure Discovery for Safe Robot Policy Deployment via Two-Stage Boundary-Focused Sampling

📄 arXiv: 2603.22126v1 📥 PDF

作者: Byungjin Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-23

备注: 12 pages, 5 figures, open-source code and 30K failure pattern dataset available at https://github.com/liveplex-cpu/robogate

DOI: 10.5281/zenodo.19166967

💡 一句话要点

ROBOGATE：通过两阶段边界聚焦采样自适应发现故障，保障机器人策略安全部署

🎯 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: 机器人策略部署 故障发现 自适应采样 风险评估 物理仿真

📋 核心要点

  1. 现有机器人策略部署前的验证方法难以在高维参数空间进行穷举测试，导致部署风险。
  2. ROBOGATE采用两阶段自适应采样，先粗略探索，再聚焦故障边界，高效发现危险区域。
  3. 实验表明，ROBOGATE能有效识别故障边界，并揭示通用危险区域，为安全部署提供保障。

📝 摘要（中文）

本研究提出ROBOGATE，一个部署风险管理框架，旨在工业环境中安全部署机器人操作策略。该框架结合了基于物理的仿真和两阶段自适应采样策略，以高效地发现操作参数空间中的故障边界。第一阶段采用拉丁超立方采样（LHS）在8维参数空间中进行20,000次均匀分布的实验，建立粗略的故障图景。第二阶段应用边界聚焦采样，在30-70%成功率的过渡区域集中进行额外的10,000次实验，从而精确地绘制故障边界。在NVIDIA Isaac Sim中使用Newton物理引擎，评估了Franka Panda（7自由度）和UR5e（6自由度）机器人在30,000次实验中的脚本式抓取放置控制器。逻辑回归风险模型在合并数据集上实现了0.780的AUC（仅第一阶段为0.754），识别出一个闭式故障边界方程，并揭示了影响两个机器人平台的四个通用危险区域。此外，还在VLA（视觉-语言-动作）模型评估中展示了该框架，Octo-Small在68个对抗性场景中的成功率为0.0%，而脚本基线的成功率为100%，凸显了在工业环境中部署基础模型的挑战。ROBOGATE是开源的，可在单个GPU工作站上运行。

🔬 方法详解

问题定义：在工业环境中部署学习到的机器人操作策略，需要进行严格的预部署验证。然而，由于操作参数空间维度高，传统的穷举测试方法不可行，难以充分发现潜在的故障情况，导致部署风险。现有方法难以在计算资源有限的情况下，高效地探索高维参数空间并精确地定位故障边界。

核心思路：ROBOGATE的核心思路是通过两阶段自适应采样策略，在操作参数空间中高效地发现故障边界。第一阶段进行全局探索，建立初步的故障图景；第二阶段聚焦于成功率过渡区域，进行精细化采样，从而精确地绘制故障边界。这种方法能够有效地利用计算资源，避免在安全区域进行不必要的采样，从而提高故障发现的效率。

技术框架：ROBOGATE框架包含以下主要阶段：1) 参数空间定义：确定需要评估的关键操作参数。2) 第一阶段采样（LHS）：使用拉丁超立方采样（LHS）在参数空间中进行均匀分布的采样，生成初始实验数据集。3) 仿真实验：在物理仿真环境中执行采样得到的实验，并记录成功或失败的结果。4) 故障图景建立：基于第一阶段的实验结果，建立粗略的故障图景。5) 第二阶段采样（边界聚焦）：在30-70%成功率的过渡区域集中进行额外的采样，生成精细化实验数据集。6) 仿真实验：在物理仿真环境中执行第二阶段的实验，并记录结果。7) 故障边界映射：基于两阶段的实验结果，使用逻辑回归等方法建立风险模型，并识别故障边界。

关键创新：ROBOGATE的关键创新在于其两阶段自适应采样策略。与传统的均匀采样或随机采样方法相比，ROBOGATE能够更加高效地利用计算资源，将采样集中在故障边界附近，从而提高故障发现的效率和精度。此外，该框架还能够识别出影响不同机器人平台的通用危险区域，为机器人策略的通用性评估提供了支持。

关键设计：ROBOGATE的关键设计包括：1) 拉丁超立方采样（LHS）：用于第一阶段的全局探索，保证采样的均匀性和代表性。2) 边界聚焦采样：根据第一阶段的实验结果，自适应地调整采样分布，将采样集中在成功率过渡区域。3) 逻辑回归风险模型：用于建立风险模型，并识别故障边界。4) 成功率阈值：30-70%的成功率阈值用于定义边界聚焦采样的区域，该阈值的选择需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ROBOGATE在Franka Panda和UR5e机器人上的实验表明，其逻辑回归风险模型在合并数据集上实现了0.780的AUC，高于仅使用第一阶段采样的0.754。该框架成功识别出一个闭式故障边界方程，并揭示了影响两个机器人平台的四个通用危险区域。在VLA模型评估中，Octo-Small在对抗性场景中的成功率为0.0%，而脚本基线的成功率为100%，凸显了ROBOGATE在发现模型缺陷方面的能力。

🎯 应用场景

ROBOGATE可广泛应用于工业机器人策略的预部署验证，例如汽车制造、电子组装等领域。通过该框架，可以有效降低机器人部署的风险，提高生产效率和安全性。此外，该框架还可用于评估视觉-语言-动作模型在工业环境中的鲁棒性，推动基础模型在机器人领域的应用。

📄 摘要（原文）

Deploying learned robot manipulation policies in industrial settings requires rigorous pre-deployment validation, yet exhaustive testing across high-dimensional parameter spaces is intractable. We present ROBOGATE, a deployment risk management framework that combines physics-based simulation with a two-stage adaptive sampling strategy to efficiently discover failure boundaries in the operational parameter space. Stage 1 employs Latin Hypercube Sampling (LHS) across an 8-dimensional parameter space to establish a coarse failure landscape from 20,000 uniformly distributed experiments. Stage 2 applies boundary-focused sampling that concentrates 10,000 additional experiments in the 30-70% success rate transition zone, enabling precise failure boundary mapping. Using NVIDIA Isaac Sim with Newton physics, we evaluate a scripted pick-and-place controller on two robot embodiments -- Franka Panda (7-DOF) and UR5e (6-DOF) -- across 30,000 total experiments. Our logistic regression risk model achieves an AUC of 0.780 on the combined dataset (vs. 0.754 for Stage 1 alone), identifies a closed-form failure boundary equation, and reveals four universal danger zones affecting both robot platforms. We further demonstrate the framework on VLA (Vision-Language-Action) model evaluation, where Octo-Small achieves 0.0% success rate on 68 adversarial scenarios versus 100% for the scripted baseline -- a 100-point gap that underscores the challenge of deploying foundation models in industrial settings. ROBOGATE is open-source and runs on a single GPU workstation.