Beyond Success: Refining Elegant Robot Manipulation from Mixed-Quality Data via Just-in-Time Intervention

📄 arXiv: 2511.22555v1 📥 PDF

作者: Yanbo Mao, Jianlong Fu, Ruoxuan Zhang, Hongxia Xie, Meibao Yao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-27

💡 一句话要点

LIBERO-Elegant：通过即时干预，从混合质量数据中提升机器人操作的优雅性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 视觉语言动作模型 优雅执行 即时干预 离线强化学习

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型在机器人操作中存在执行质量不稳定的问题，源于人类演示数据质量参差不齐，缺乏对“优雅”执行的明确指导。
  2. 论文提出解耦的优化框架，通过离线学习优雅评论器评估动作质量，并在关键时刻进行即时干预，提升操作的优雅性。
  3. 实验表明，该方法在LIBERO-Elegant基准和真实场景中，显著提高了机器人操作的执行质量，即使面对未见过的任务。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型在通用机器人操作方面取得了显著进展，但其学习到的策略通常表现出执行质量的可变性。这种可变性归因于人类演示的混合质量特性，其中控制动作执行方式的隐式原则仅被部分满足。为了解决这个问题，我们引入了LIBERO-Elegant基准，该基准具有用于评估执行质量的明确标准。基于这些标准，我们开发了一个解耦的优化框架，该框架可以在不修改或重新训练基础VLA策略的情况下提高执行质量。我们将优雅执行形式化为隐式任务约束（ITC）的满足，并通过离线校准Q学习训练一个优雅评论器，以估计候选动作的预期质量。在推理时，即时干预（JITI）机制会监控评论器的置信度，并且仅在决策关键时刻进行干预，从而提供选择性的按需优化。在LIBERO-Elegant和真实世界操作任务上的实验表明，学习到的优雅评论器可以显著提高执行质量，即使在未见过的任务上也是如此。该模型使机器人控制不仅重视任务是否成功，而且重视任务的执行方式。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作中取得了进展，但其执行质量不稳定，部分原因是训练数据（人类演示）的质量参差不齐。现有方法通常只关注任务是否成功，而忽略了操作的“优雅性”，即动作是否符合某些隐式的任务约束（Implicit Task Constraints, ITCs）。因此，需要一种方法来提升机器人操作的执行质量，使其不仅成功，而且优雅。

核心思路：论文的核心思路是将“优雅执行”定义为满足隐式任务约束（ITCs），并训练一个“优雅评论器”来评估动作的质量。该评论器通过离线学习，学习如何判断一个动作是否符合ITCs。在推理阶段，通过“即时干预（Just-in-Time Intervention, JITI）”机制，仅在关键决策时刻对VLA模型的输出进行修正，从而提升整体执行质量。这种方法避免了直接修改或重新训练VLA模型，而是通过一个独立的模块进行优化。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 基础VLA策略：负责生成初始的动作序列。2) 优雅评论器：通过离线校准Q学习（Calibrated Q-Learning）训练，用于评估候选动作的质量（是否符合ITCs）。3) 即时干预（JITI）机制：监控优雅评论器的置信度，并在置信度较低的关键时刻，使用评论器推荐的动作来替代VLA策略的输出。JITI机制的目标是在保证任务成功率的前提下，尽可能提升执行的优雅性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了LIBERO-Elegant基准，用于评估机器人操作的执行质量。2) 将“优雅执行”形式化为隐式任务约束（ITCs）的满足。3) 提出了解耦的优化框架，通过离线学习优雅评论器和即时干预机制，提升执行质量，而无需修改或重新训练基础VLA策略。4) 提出了即时干预机制，只在关键时刻进行干预，避免过度干预影响任务成功率。

关键设计：优雅评论器使用校准Q学习进行训练，目标是准确估计动作的预期质量。JITI机制的关键在于确定何时进行干预。论文使用评论器的置信度作为干预的触发条件，当评论器的置信度低于某个阈值时，则进行干预。具体而言，置信度可以通过Q值的方差或熵来衡量。论文还设计了LIBERO-Elegant基准，该基准包含多个机器人操作任务，并为每个任务定义了明确的执行质量评估标准。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在LIBERO-Elegant基准上显著提高了机器人操作的执行质量。与基线方法相比，该方法在多个任务上都取得了明显的提升，尤其是在未见过的任务上，仍然能够保持较高的执行质量。此外，在真实世界的操作任务中，该方法也能够有效地提升执行的优雅性，验证了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，尤其是在需要高精度和高质量执行的场景中，例如医疗手术机器人、精密装配机器人等。通过提升机器人操作的优雅性，可以提高操作的可靠性、安全性，并减少对环境的干扰。未来，该方法可以扩展到更复杂的任务和环境，实现更智能、更高效的机器人操作。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have enabled notable progress in general-purpose robotic manipulation, yet their learned policies often exhibit variable execution quality. We attribute this variability to the mixed-quality nature of human demonstrations, where the implicit principles that govern how actions should be carried out are only partially satisfied. To address this challenge, we introduce the LIBERO-Elegant benchmark with explicit criteria for evaluating execution quality. Using these criteria, we develop a decoupled refinement framework that improves execution quality without modifying or retraining the base VLA policy. We formalize Elegant Execution as the satisfaction of Implicit Task Constraints (ITCs) and train an Elegance Critic via offline Calibrated Q-Learning to estimate the expected quality of candidate actions. At inference time, a Just-in-Time Intervention (JITI) mechanism monitors critic confidence and intervenes only at decision-critical moments, providing selective, on-demand refinement. Experiments on LIBERO-Elegant and real-world manipulation tasks show that the learned Elegance Critic substantially improves execution quality, even on unseen tasks. The proposed model enables robotic control that values not only whether tasks succeed, but also how they are performed.