MAIA: Anticipating Interaction Anomalies in Contact-Rich Manipulation via Multimodal World Models

📄 arXiv: 2610.21686v1 📥 PDF

作者: Yi Qiao, Maolin Zheng, Haoran Sun, Lujia Dong, Wenzhao Lian

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-15

💡 一句话要点

提出MAIA框架以解决接触丰富操作中的异常预测问题

🎯 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: 异常预测 多模态学习 接触丰富操作 机器人技术 智能监测

📋 核心要点

  1. 现有监测方法主要是反应性的，无法在异常发生前进行有效预测，导致纠正措施滞后。
  2. MAIA框架通过多模态世界模型学习交互动态，结合视觉和力信息，提前预测异常情况。
  3. 实验结果显示，MAIA在异常识别准确性上优于基线方法，且任务成功率提升显著，达到61.5%。

📝 摘要（中文）

可靠的接触丰富操作需要尽早检测执行偏差以便采取纠正措施。然而，大多数监测方法是反应性的，仅在异常可观察后才进行识别。预测这些异常具有挑战性，因为视觉观察只能部分揭示物理交互，而计划的动作描述的是意图运动而非实际物理后果。为此，本文提出了MAIA，一个用于异常预测的多模态框架。该框架通过视觉-动作-力世界模型学习正常交互动态，并预测计划动作的视觉和力响应，同时轻量级异常头预测即将发生的交互异常。我们还引入了CRIA，一个包含2852条轨迹的真实世界多模态数据集，涵盖18个接触丰富的操作任务，并提供异常发生和演变的帧级注释。实验结果表明，MAIA在异常识别的准确性和预警时间上均优于代表性基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决接触丰富操作中异常预测的挑战。现有方法多为反应性，无法在异常发生前进行有效识别，导致操作效率低下。

核心思路：MAIA框架通过构建多模态世界模型，结合视觉、动作和力的信息，提前预测可能的交互异常，从而实现主动监测。

技术框架：MAIA的整体架构包括视觉-动作-力世界模型和轻量级异常头。前者学习正常的交互动态，后者负责预测即将发生的异常。

关键创新：MAIA的主要创新在于其多模态学习能力，能够综合不同类型的信息进行异常预测，显著优于传统的单一模态方法。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡不同模态的信息权重，并通过优化网络结构来提高预测的准确性和效率。实验中还设置了不同的超参数，以确保模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MAIA在异常识别的准确性上取得了bACC得分分别为0.765和0.710，且在新任务上的提前预警时间中位数为28.0和25.1步。此外，利用这些预测进行异常感知的动作选择，使得任务成功率从52.6%提升至61.5%。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在机器人操作、自动化制造和人机交互等领域。通过提前预测操作中的异常，能够显著提高系统的安全性和效率，减少损失和风险，推动智能操作技术的发展。

📄 摘要（原文）

Reliable contact-rich manipulation requires detecting execution deviations early enough for corrective action. Yet most monitoring methods are reactive, identifying anomalies only after they become observable. Anticipating such anomalies is challenging because visual observations only partially reveal physical interaction, while planned actions describe intended motion rather than their actual physical consequences. We address this problem with MAIA, a multimodal framework for anomaly anticipation. Its vision-action-force world model learns nominal interaction dynamics and predicts the visual and force responses of planned actions, while a lightweight anomaly head predicts impending interaction anomalies. To enable systematic evaluation, we introduce CRIA, a real-world multimodal dataset of 2,852 trajectories spanning 18 contact-rich manipulation tasks, with frame-level annotations of anomaly onset and evolution. Experiments on both seen and novel tasks show that MAIA achieves more accurate anomaly discrimination than representative baselines while providing earlier warnings, with bACC scores of 0.765 and 0.710 and median anticipation lead times of 28.0 and 25.1 steps, respectively. Moreover, using these predictions for anomaly-aware action selection improves end-to-end task success from 52.6% to 61.5% without retraining the underlying manipulation policy. These results highlight the value of modeling future physical consequences for proactive anomaly anticipation.