MAIA: Anticipating Interaction Anomalies in Contact-Rich Manipulation via Multimodal World Models
作者: Yi Qiao, Maolin Zheng, Haoran Sun, Lujia Dong, Wenzhao Lian
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-15 (更新: 2026-10-16)
💡 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 机器人操作 实时监测
📋 核心要点
- 现有监测方法多为反应性，无法提前识别接触丰富操作中的异常，导致纠正措施滞后。
- MAIA框架通过多模态世界模型学习交互动态，结合视觉、动作和力信息，提前预测异常。
- 实验结果显示，MAIA在异常识别准确性和提前警告时间上均优于基线，任务成功率显著提升。
📝 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预期运动而非实际物理后果。为此，本文提出了MAIA，一个多模态框架用于异常预测。其视觉-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，并提供异常开始和演变的帧级注释。实验结果表明，MAIA在异常识别的准确性和提前警告方面优于代表性基线。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在接触丰富的操作中，如何提前预测并识别执行偏差的问题。现有方法多为反应性，无法在异常发生前进行有效监测，导致操作失败的风险增加。
核心思路：MAIA框架通过构建一个多模态的世界模型，结合视觉、动作和力的反馈，来学习正常的交互动态，并预测潜在的异常。这种设计使得系统能够在执行过程中实时监测并预测异常，提升操作的可靠性。
技术框架：MAIA的整体架构包括三个主要模块：视觉-动作-力世界模型、轻量级异常预测头和数据输入模块。世界模型负责学习正常的交互动态，而异常预测头则基于模型输出进行异常的预测。
关键创新：MAIA的主要创新在于其多模态的世界模型设计，能够同时处理视觉信息和力反馈，从而更全面地理解物理交互。这一方法与传统的单一模态监测方法相比，具有更高的准确性和实时性。
关键设计：在模型设计上，采用了特定的损失函数来优化异常预测的准确性，并通过轻量级网络结构确保实时性能。此外，数据集CRIA的构建为模型提供了丰富的训练和评估基础。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MAIA在异常识别方面的bACC得分分别为0.765和0.710，提前警告的中位时间分别为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，任务成功率从52.6%提升至61.5%，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机器人操作、自动化制造和人机交互等。通过提前预测操作中的异常，MAIA能够显著提高系统的安全性和可靠性，减少操作失败的风险，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 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.