FPC-VLA: A Vision-Language-Action Framework with a Supervisor for Failure Prediction and Correction

📄 arXiv: 2509.04018v2 📥 PDF

作者: Yifan Yang, Zhixiang Duan, Tianshi Xie, Fuyu Cao, Pinxi Shen, Peili Song, Piaopiao Jin, Guokang Sun, Shaoqing Xu, Yangwei You, Jingtai Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-04 (更新: 2025-12-03)

💡 一句话要点

提出FPC-VLA框架，用于机器人操作中预测和纠正失败

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 视觉-语言-动作 失败预测 失败纠正 自监督学习 强化学习 自主系统

📋 核心要点

  1. 传统机器人操作流程在开放环境中灵活性不足，难以应对复杂任务。
  2. FPC-VLA框架通过引入监督器预测动作失败风险并生成纠正策略，提升系统鲁棒性。
  3. 实验表明，FPC-VLA在模拟和真实环境中均优于现有方法，具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

机器人操作是自动化的基础组成部分。然而，由于灵活性有限，传统的感知-规划流程在开放式任务中常常表现不佳。端到端的视觉-语言-动作（VLA）架构展现了良好的潜力，但缺乏预测和纠正失败的关键机制。为了解决这些挑战，我们提出了FPC-VLA，一个集成了VLA和监督器的双模型框架，用于失败预测和纠正。监督器通过视觉-语言查询评估动作的可行性，并在风险出现时生成纠正策略，无需手动标注即可高效训练。双流融合模块通过利用过去的预测进一步优化动作。在多个模拟平台（SIMPLER和LIBERO）和机器人实体（WidowX、Google Robot、Franka）上的评估结果表明，FPC-VLA在零样本和微调设置下均优于最先进的模型。在各种长时程任务中的成功真实世界部署证实了FPC-VLA在构建更可靠的自主系统方面的强大泛化能力和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，传统感知-规划流程和端到端VLA模型在开放环境中容易失败的问题。现有方法缺乏预测和纠正失败的能力，导致任务完成的可靠性较低。

核心思路：论文的核心思路是引入一个监督器，该监督器能够通过视觉和语言信息来评估当前动作的潜在风险，并在必要时生成纠正策略。通过这种方式，系统可以在失败发生之前进行干预，从而提高任务的成功率。

技术框架：FPC-VLA框架包含两个主要模块：VLA模型和监督器。VLA模型负责根据视觉和语言输入生成动作序列。监督器则并行工作，通过视觉-语言查询评估VLA模型生成的动作的可行性。如果监督器检测到潜在的失败风险，它会生成纠正策略，并将其反馈给VLA模型，以调整后续的动作。此外，还有一个双流融合模块，用于融合VLA模型和监督器的输出，从而进一步优化最终的动作。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了监督器进行失败预测和纠正，并且该监督器可以通过自监督的方式进行训练，无需手动标注数据。这种自监督训练方式大大降低了训练成本，并且使得系统能够更好地适应不同的任务和环境。

关键设计：监督器使用视觉-语言查询来评估动作的可行性。具体来说，它会根据当前的视觉输入和语言指令，查询一个预训练的视觉-语言模型，以判断当前动作是否符合预期。如果查询结果表明当前动作存在风险，监督器会生成一个纠正策略，例如调整动作的方向或力度。双流融合模块使用注意力机制来融合VLA模型和监督器的输出，从而更好地利用两者的信息。

📊 实验亮点

FPC-VLA在SIMPLER和LIBERO等模拟平台以及WidowX、Google Robot和Franka等真实机器人上进行了评估。实验结果表明，FPC-VLA在零样本和微调设置下均优于现有方法。在真实世界部署中，FPC-VLA成功完成了各种长时程任务，验证了其强大的泛化能力和实用性。具体性能数据未在摘要中给出。

🎯 应用场景

FPC-VLA框架可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗机器人等。该框架能够提高机器人在复杂和不确定环境中执行任务的可靠性和鲁棒性，从而扩展机器人的应用范围，并提升其在实际场景中的实用价值。未来，该技术有望应用于更广泛的自主系统，例如自动驾驶汽车和无人机等。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation is a fundamental component of automation. However, traditional perception-planning pipelines often fall short in open-ended tasks due to limited flexibility, while the architecture of a single end-to-end Vision-Language-Action (VLA) offers promising capabilities but lacks crucial mechanisms for anticipating and recovering from failure. To address these challenges, we propose FPC-VLA, a dual-model framework that integrates VLA with a supervisor for failure prediction and correction. The supervisor evaluates action viability through vision-language queries and generates corrective strategies when risks arise, trained efficiently without manual labeling. A dual-stream fusion module further refines actions by leveraging past predictions. Evaluation results on multiple simulation platforms (SIMPLER and LIBERO) and robot embodiments (WidowX, Google Robot, Franka) show that FPC-VLA outperforms state-of-the-art models in both zero-shot and fine-tuned settings. Successful real-world deployments on diverse, long-horizon tasks confirm FPC-VLA's strong generalization and practical utility for building more reliable autonomous systems.