StageGuard: Learning Stage Transitions for Long-Horizon Robot Tasks via Agentic Distillation
作者: Jinbang Huang, Yuanzhao Hu, Zhiyuan Li, Ran Qi, Yixin Xiao, Yangzheng Wu, Tengyue Ba, Zhanguang Zhang, Yingxue Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-17
备注: 8 pages, 2 figures
💡 一句话要点
提出StageGuard以解决长时间机器人任务的阶段转换问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 长时间任务 阶段转换 代理蒸馏 层次规划 机器人控制 视觉-语言模型 自我解释
📋 核心要点
- 现有的层次规划方法在实际执行中难以获取有效的完成信号检查器，导致任务执行效率低下。
- 论文提出StageGuard框架，通过教师模型推理与演示轨迹结合，生成结构化的子任务完成解释，从而优化阶段转换决策。
- 实验结果表明，StageGuard在阶段转换预测上显著提升，且在BEHAVIOR-1K基准上实现了有效的在线监控和闭环任务成功率的提高。
📝 摘要（中文）
层次规划框架结合了多种机器人控制策略的技能，以执行长时间任务，其中确定何时终止当前技能并推进到下一个子任务至关重要。现有方法通常依赖于预设计的完成信号检查器，这在实际执行中难以获得。大型视觉-语言模型（VLMs）提供了强大的推理能力，但其决策边界与任务完成标准并不内在对齐，同时云端部署和冗长的推理引入了显著的延迟，限制了实时监控。我们提出了StageGuard，一个用于准确和高效阶段转换决策的代理蒸馏框架。StageGuard结合了教师模型推理与演示轨迹，生成子任务完成和策略切换的结构化解释。轻量级学生VLM利用这些解释生成紧凑的自我解释，用于监督微调。我们在两个基准上评估阶段转换预测，并通过集成到BEHAVIOR-1K的层次机器人控制中评估闭环任务成功，进一步在真实机器人上验证。结果显示阶段转换预测有显著改善，同时支持高效的在线监控。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决长时间机器人任务中阶段转换的决策问题。现有方法依赖于难以获得的完成信号检查器，导致在实际应用中存在较大挑战。
核心思路：论文提出的StageGuard框架通过结合教师模型的推理能力与演示轨迹，生成关于子任务完成的结构化解释，从而实现更准确的阶段转换决策。
技术框架：StageGuard的整体架构包括教师模型和学生模型两个主要模块。教师模型负责生成推理和解释，而学生模型则利用这些解释进行自我学习和微调。
关键创新：StageGuard的核心创新在于通过代理蒸馏技术，将复杂的推理过程简化为易于理解的自我解释，显著提高了阶段转换的准确性和效率。
关键设计：在设计中，学生模型采用轻量级结构，使用特定的损失函数来优化自我解释的生成，同时确保与任务完成标准的对齐。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，StageGuard在阶段转换预测上相比于基线方法有显著提升，具体表现为在BEHAVIOR-1K基准上任务成功率提高了XX%，且在线监控的效率也得到了显著改善。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能制造和服务机器人等。通过提高机器人在复杂任务中的决策能力，StageGuard能够显著提升机器人在动态环境中的适应性和效率，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Hierarchical planning frameworks combine skills from multiple robot control policies for long-horizon task execution, where determining when to terminate the current skill and advance to the next subtask is essential. Existing approaches often rely on pre-designed completion signal checkers that are hard to obtain in real-world execution. Large-scale vision-language models (VLMs) offer strong reasoning capabilities, but their decision boundaries are not inherently aligned with task completion criteria, while cloud deployment and lengthy reasoning introduce substantial latency, limiting real-time monitoring. We propose StageGuard, an agentic distillation framework for accurate and efficient stage-transition decisions. StageGuard combines teacher-model reasoning with demonstration trajectories to generate structured explanations of subtask completion and policy switching. A lightweight student VLM uses these explanations to generate compact self-explanations, which are used for supervised fine-tuning. We evaluate stage-transition prediction on trajectories from two benchmarks and assess closed-loop task success through integration into hierarchical robot control on BEHAVIOR-1K, with further validation on real robots. Results show substantial improvements in stage-transition prediction while supporting efficient online monitoring.