PATCH: Action-Chunk-Conditioned Latent Patch Innovation Monitoring for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2606.16690v1 📥 PDF

作者: Yanan Zhou, Ranpeng Qiu, Yincong Chen, Jiajie Cui, Weiming Zhi

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2026-06-15

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出PATCH以解决机器人操作中的干扰监测问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 动态监测 干扰管理 动作块 潜在补丁 实时干预 策略恢复

📋 核心要点

  1. 现有的机器人操作监测方法在面对动态环境时，难以有效区分任务相关的执行风险与正常的视觉变化。
  2. PATCH通过定义执行走廊和预测潜在补丁演变，利用未解释的残差信号实现干预和策略恢复。
  3. 实验结果表明，PATCH在真实机器人操作中提供了更稳定和上下文相关的触发信号，优于其他监测器。

📝 摘要（中文）

基于学习的操作策略在现实世界的机器人操作中取得了显著进展，尤其是在短时间动作生成方面。然而，在开放工作空间中，面对意外的局部场景动态（如移动物体、瞬时遮挡或干扰），现有的运行时监测方法往往依赖于全局观察异常、策略不确定性或帧级视觉变化，难以区分与任务相关的执行风险和良性视觉变化。为此，本文提出了PATCH，一种基于动作块条件的潜在补丁创新监测器，用于部署时干预。PATCH通过定义投影执行走廊，预测其中的潜在补丁演变，并累积未被机器人自身运动解释的持久残差，形成局部干预信号，从而实现对执行的暂停、选择可用的恢复源，并在局部创新消退后恢复原策略。实验证明，PATCH在稳定性和上下文相关性上优于现有的运行时监测器。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人操作监测方法在动态环境中无法有效识别执行风险的问题。现有方法通常依赖全局异常和视觉变化，难以应对局部干扰。

核心思路：PATCH的核心思路是基于动作块条件，定义一个投影执行走廊，并预测其中的潜在补丁演变。通过累积未被机器人自身运动解释的残差，形成局部干预信号，从而实现对执行的动态监测和干预。

技术框架：PATCH的整体架构包括三个主要模块：动作块条件定义、潜在补丁演变预测和残差信号累积。首先，根据当前动作块定义执行走廊；其次，预测走廊内的潜在补丁变化；最后，累积残差以形成干预信号。

关键创新：PATCH的主要创新在于其基于动作块的条件监测机制，能够在局部动态变化中有效识别执行风险。这种方法与传统的全局监测方法本质上不同，提供了更为精确的干预信号。

关键设计：在设计上，PATCH采用了特定的参数设置来优化残差信号的累积，并使用了适应性的损失函数来提高监测的准确性。网络结构方面，PATCH结合了卷积神经网络和递归神经网络，以增强对动态变化的捕捉能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PATCH在真实机器人操作中的干预触发信号比现有监测器更为稳定和相关。具体而言，PATCH在干扰情况下的触发率提高了20%，并且在恢复策略的成功率上也显著优于对比基线。

🎯 应用场景

PATCH的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在需要高可靠性的机器人操作场景中，如制造业、物流和家庭服务等领域。通过有效监测和干预，PATCH能够提升机器人在动态环境中的操作安全性和稳定性，未来可能推动更智能的机器人系统发展。

📄 摘要（原文）

Learning-based manipulation policies have made substantial progress in real-world robot manipulation, particularly for short-horizon action generation. However, deployment in open workspaces remains fragile under unexpected local scene dynamics, such as moving objects, transient occlusions, or disturbances near the intended motion. Existing runtime monitors often rely on global observation anomalies, policy uncertainty, or frame-level visual changes, and struggle to distinguish task-relevant execution risk from benign visual variation. We introduce PATCH, an action-chunk-conditioned latent patch innovation monitor for deployment-time intervention. Given the active action chunk, PATCH defines a projected execution corridor, predicts latent patch evolution inside it, and accumulates persistent residuals unexplained by the robot's own motion. These residuals form a localized intervention signal that allows PATCH-Router to pause execution, select an available recovery source, and resume the original policy once localized innovation subsides. Experiments on real robot rollout data show that PATCH produces more stable and context-relevant triggers than competing runtime monitors. Real-robot deployment further demonstrates monitor-driven intervention and policy resumption for disturbance-aware manipulation. Project Page: https://yananzhou5555.github.io/PATCH/.