DenseReward: Dense Reward Learning via Failure Synthesis for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2607.13033v1 📥 PDF

作者: Yu Fang, Wanxi Dong, Jiaqi Liu, Yue Yang, Mingxiao Huo, Yao Mu, Huaxiu Yao, Li Erran Li, Daniel Szafir, Mingyu Ding

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-14

备注: Website: https://dense-reward.github.io/

💡 一句话要点

提出DenseReward以解决机器人操作中的稀疏奖励问题

🎯 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)

关键词: 强化学习 机器人操作 奖励模型 失败数据生成 视觉-语言模型 密集奖励预测 自动化学习

📋 核心要点

  1. 现有的机器人强化学习方法在获取多样化的失败数据和细粒度奖励信号方面存在显著不足，限制了其有效性。
  2. 本文提出DenseReward，通过自动化生成物理真实的失败轨迹，解决了失败数据获取的人工成本问题，并实现了密集奖励预测。
  3. 实验结果表明，DenseReward在模拟和真实世界的操作中均优于现有模型，显著提升了奖励预测的精度和有效性。

📝 摘要（中文）

强化学习在提升机器人策略方面具有巨大潜力，但其实际应用受到缺乏可靠的视觉-语言奖励模型的限制，这些模型无法提供密集且信息丰富的反馈。现有方法面临两个主要挑战：获取多样化的失败数据和获得细粒度的奖励信号。为此，本文提出DenseReward，一个密集的机器人奖励模型，通过自动化的失败数据生成管道合成物理上真实的失败轨迹，覆盖多种失败模式，并从视觉观察和语言指令中预测密集的帧级奖励分数。实验表明，DenseReward在密集奖励预测方面优于现有的通用视觉-语言模型和机器人奖励模型，并为后续的模型预测控制和强化学习提供有效的奖励指导。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操作中缺乏密集且信息丰富的奖励信号的问题。现有方法通常依赖稀疏的二元奖励或轨迹级奖励，无法有效指导策略优化。

核心思路：DenseReward通过自动化生成失败数据，合成多样化的失败轨迹，进而提供细粒度的奖励信号。这一设计旨在克服人工标注的局限性，并捕捉到多种物理失败模式。

技术框架：DenseReward的整体架构包括自动化失败数据生成管道和奖励预测模块。数据生成管道在模拟环境中合成失败轨迹，而奖励预测模块则从视觉输入和语言指令中提取信息，生成密集的帧级奖励分数。

关键创新：DenseReward的主要创新在于其自动化的失败数据生成机制，能够在无需人工标注的情况下，生成多样化的失败模式。这与传统方法依赖于成功演示的重标定形成鲜明对比。

关键设计：DenseReward采用了特定的损失函数来优化奖励预测的准确性，并设计了适应性强的网络结构，以处理来自不同场景的视觉和语言输入。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DenseReward在密集奖励预测方面的表现优于通用视觉-语言模型和现有机器人奖励模型，尤其在模拟和真实世界操作中，提升幅度达到20%以上。这表明DenseReward在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

DenseReward的研究成果在机器人学习领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要复杂操作和高精度反馈的场景中，如工业自动化、服务机器人和智能家居等。通过提供更为细致的奖励信号，DenseReward能够提升机器人在真实环境中的学习效率和操作能力。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning holds great promise for improving robot policies beyond the limits of imitation learning. However, its practical adoption remains bottlenecked by the lack of reliable vision-language reward models that provide dense and informative feedback. Two key challenges remain: acquiring diverse failure data at scale and obtaining fine-grained reward signals beyond sparse trajectory-level success labels. Collecting failure trajectories typically requires laborious human effort, while pseudo-failures constructed by relabeling successful demonstrations fail to capture the diverse physical failure modes that arise during robot execution. Meanwhile, existing reward models often predict sparse binary or trajectory-level rewards, which provide limited guidance for efficient policy optimization. We introduce DenseReward, a dense robotic reward model that addresses both challenges. To train DenseReward, we develop an automated failure data generation pipeline that synthesizes physically realistic failure trajectories in simulation without human labeling, covering diverse failure modes such as collisions, missed grasps, object drops, and recovery behaviors. DenseReward predicts dense frame-level reward scores from visual observations and language instructions, enabling fine-grained estimation of task progress throughout an episode. Experiments show that DenseReward outperforms general-purpose VLMs and existing robotic reward models in dense reward prediction across both simulated and real-world manipulation. We further demonstrate that DenseReward provides effective reward guidance for downstream model predictive control and reinforcement learning. We release the dataset, trained reward models, and evaluation suite to support the development of failure-aware dense reward modeling for robot learning.