ReEnvision: Future-Guided Selective Action Repair for Long-Horizon Manipulation

📄 arXiv: 2610.17977v1 📥 PDF

作者: Xiyin Zeng, Xuewei Huang, Yi Lu, Weihao Yuan, Hao Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-13

💡 一句话要点

提出ReEnvision以解决长时间机器人操作中的选择性动作修复问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 动作修复 未来指导 执行反馈 长时间任务

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理长时间机器人操作中的执行偏差时，往往需要重新规划整个动作块，导致效率低下。
  2. ReEnvision通过未来指导的选择性动作修复框架，利用执行反馈更新未来动作信念，选择性修复受影响的动作。
  3. 实验结果表明，ReEnvision在多个基准测试中显著提高了成功率，尤其在长步骤任务中表现优异。

📝 摘要（中文）

长时间的机器人操作需要在一系列相互依赖的动作中进行稳健执行。现有方法通常通过重新规划剩余动作块或在新观察到达时逐步修正动作来处理执行偏差。然而，局部偏差可能只影响少数动作，而重新规划会从不熟悉的状态重新生成整个块，可能引入错误。逐步修正可能反应过晚，因为它没有明确预见偏差如何影响后续动作。我们提出了ReEnvision，一个基于未来指导的选择性动作修复框架，通过执行反馈更新联合未来动作信念，并学习信念修正如何影响每个未执行的动作。该信念修正使得仅修复受影响的动作成为可能，从而保留有效动作，并将全面重新规划保留给严重偏差。在CALVIN、L-CALVIN和RLBench上，ReEnvision实现了86.6%的5步成功率，将10步成功率从56%提高到63%，平均成功率达到88.8%。在五个真实世界的操作任务中，平均成功率为82.8%。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是长时间机器人操作中的执行偏差，现有方法在处理局部偏差时效率低下，可能导致不必要的重新规划和错误。

核心思路：ReEnvision的核心思路是通过未来指导的选择性动作修复，利用执行反馈动态更新未来动作信念，从而选择性地修复受影响的动作，而不是重新规划整个动作块。

技术框架：整体架构包括信念更新模块和选择性修复模块。信念更新模块根据执行反馈调整未来动作信念，选择性修复模块则根据信念修正结果修复受影响的动作。

关键创新：最重要的技术创新在于通过未来信念的动态更新，使得仅修复受影响的动作成为可能，避免了不必要的全局重新规划，这与现有方法的逐步修正和全局重规划形成了本质区别。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化信念更新过程，并通过缓存机制保留有效动作，确保在局部偏差情况下的高效执行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ReEnvision在CALVIN、L-CALVIN和RLBench上实现了86.6%的5步成功率，10步成功率从56%提升至63%，平均成功率达到88.8%。在五个真实世界的操作任务中，平均成功率为82.8%，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自动化物流等场景，能够显著提高机器人在复杂环境中的操作效率和成功率。未来，ReEnvision有望在更广泛的机器人任务中推广应用，提升智能系统的自主性和适应性。

📄 摘要（原文）

Long-horizon robotic manipulation requires robust execution over sequences of interdependent actions. Existing methods typically handle execution deviations by replanning the remaining action chunk or correcting actions step by step as new observations arrive. However, a local deviation may affect only a few actions under distribution shift, yet replanning regenerates the entire chunk from an unfamiliar state, potentially introducing errors into otherwise valid actions. Step-wise correction may react too late, as it does not explicitly anticipate how the deviation affects subsequent actions. We propose ReEnvision, a future-guided selective action repair framework that updates a joint future-action belief using execution feedback. It then learns how the resulting belief revision affects each unexecuted action. The resulting belief revision enables selective repair of only the affected actions within a cached action chunk, preserving valid actions and reserving full replanning for severe deviations. On CALVIN, L-CALVIN, and RLBench, ReEnvision achieves 86.6% 5-step success, improves 10-step success from 56% to 63%, and reaches an average success rate of 88.8%, respectively. On five real-world manipulation tasks, it achieves an average success rate of 82.8%. Controlled repair experiments further demonstrate the benefits of localizing affected actions and preserving valid ones during execution.