F4R: Failure-Driven Recognition, Reconstruction, Refinement, and Redeployment for Continual Robot Self-Improvement

📄 arXiv: 2609.35575v1 📥 PDF

作者: Zhuoyuan Yu, Jiacheng Wang, Tianle Liu, Yihua Ren, Peng Yu, Chen Bai, Ziheng Zhang, Yufei Jia, Jindou Jia, Yuhang Zhang, Xinrui Zhang, Shang Yujing, Yuxiang Chen, Chuhao Zhou, Tiancai Wang, Jianfei Yang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-09-28

💡 一句话要点

提出F4R框架以解决机器人自我改进中的失败识别与学习问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人自我改进 失败驱动学习 闭环学习 策略优化 模拟-真实联合训练

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作模型在处理真实世界任务时，因缺乏足够的专家演示和对物理交互的理解而面临重大挑战。
  2. F4R框架通过自动识别失败并重建交互环境，实现了基于失败的策略优化，提升了机器人自我改进的效率。
  3. 在四个操作任务的实验证明中，F4R的成功率显著高于预算匹配的基线方法，展示了其有效性和优势。

📝 摘要（中文）

当前的视觉-语言-动作模型在真实世界中的表现受到专家演示覆盖范围有限和对物理交互理解不足的根本限制。为了解决这一挑战，本文提出了F4R（Failure for Rising），一个基于失败驱动的闭环学习框架，旨在将真实世界的失败转化为针对性的策略改进。F4R通过自动识别和诊断失败，重建交互式环境，并通过失败条件的模拟-真实联合训练和强化学习来优化策略。实验证明，F4R在四个操作任务中取得了93.75%的分布内成功率和90.0%的分布外成功率，显著优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前机器人在真实环境中执行任务时因缺乏足够的失败示例而导致的学习效率低下问题。现有方法在收集新失败示例时成本高、效率低且难以扩展。

核心思路：F4R框架通过将真实世界中的失败转化为针对性的策略改进，采用闭环学习的方式，自动识别和重建失败场景，以优化机器人策略。

技术框架：F4R的整体架构包括失败识别、环境重建、策略优化和再部署四个主要模块。首先，代理自动识别失败并进行诊断，然后重建交互式环境，接着通过模拟-真实联合训练和强化学习来优化策略，最后将改进后的策略重新部署。

关键创新：F4R的核心创新在于其失败驱动的学习机制，能够在不依赖额外真实世界演示的情况下，利用已有失败数据进行有效的策略改进。这一方法与传统的依赖大量示例的学习方式本质上不同。

关键设计：在设计上，F4R采用了失败条件的模拟-真实联合训练策略，结合了针对性的强化学习，确保了策略在重建环境中的有效性和适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四个操作任务的实验中，F4R实现了93.75%的分布内成功率和90.0%的分布外成功率，相较于预算匹配的目标BC基线方法提升了18.75个百分点，展示了其在复杂任务中的显著优势。

🎯 应用场景

F4R框架具有广泛的应用潜力，特别是在机器人操作、自动化生产和智能家居等领域。通过提升机器人在复杂环境中的自我学习能力，F4R能够显著降低人工干预需求，提高操作效率，推动智能机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The real-world performance of current vision-language-action models is fundamentally constrained by the limited coverage of expert demonstrations and their insufficient understanding of physical interactions. A common remedy is to collect additional real-world demonstrations of newly encountered failures. However, this process is costly, inefficient, potentially unsafe, and difficult to scale. To address this challenge, we propose Failure for Rising (F4R), a failure-driven real-to-sim-to-real closed-loop learning framework that converts real-world failures into targeted policy improvement. F4R first uses an agent to automatically identify and diagnose failures from rollouts. It reconstructs each failure as an interactive, object-centric table-top environment that preserves the task-relevant spatial and physical conditions. The policy is then refined through failure-conditioned sim-real co-training followed by targeted reinforcement learning in the reconstructed environments. The improved policy is subsequently redeployed, while newly observed failures are continuously fed back into the next reconstruction and learning cycle. Real-world evaluations on four manipulation tasks show that F4R achieves 93.75% In-Distribution and 90.0% Out-of-Distribution (OOD) success, outperforming the budget-matched Targeted BC baseline by 18.75 percentage points under OOD conditions without collecting additional real-world corrective demonstrations.