RoboBRIDGE: A Modular Framework for Bridging Policies to Robust Real-World Robotic Agents

📄 arXiv: 2607.27881v1 📥 PDF

作者: Sihyung Yoon, Minjong Yoo, Sanghyun Ahn, Seojeong Choi, Honguk Woo

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-07-30

备注: Accepted to IROS 2026. 8 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出RoboBRIDGE以解决机器人代理的鲁棒性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作 机器人代理 模块化框架 故障恢复 鲁棒性 动态环境 多机器人系统

📋 核心要点

  1. 现有的VLA模型在机器人操作中存在故障恢复、长时间执行一致性和鲁棒性不足等问题。
  2. RoboBRIDGE通过五个模块的协调工作，提供了一个系统化的框架来将预训练的VLA转化为鲁棒的机器人代理。
  3. 在多个机器人平台和真实案例中，RoboBRIDGE的表现优于传统的单一策略和先前的VLA部署。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型作为一种可扩展的机器人操作方法，近年来受到广泛关注。然而，将这些模型部署为机器人代理时，暴露出关键的不足之处，包括缺乏故障恢复机制、长时间执行的不一致性以及对观察、任务或体现的变化的鲁棒性有限。现有解决方案通常单独应对这些问题，缺乏系统性的框架。本文提出了RoboBRIDGE，一个模块化框架，通过五个协调模块（监控、感知、规划、控制和机器人接口）来将预训练的VLA转化为鲁棒的机器人代理。实验结果表明，RoboBRIDGE在多个机器人平台和VLA基础上的一系列案例研究中，始终优于独立策略和先前增强的VLA部署。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决将视觉-语言-动作（VLA）模型有效部署为机器人代理时面临的鲁棒性和故障恢复问题。现有方法通常通过模型重训练或环境特定模块来解决这些问题，但缺乏系统化的解决方案。

核心思路：RoboBRIDGE的核心思想是通过模块化设计，将多个功能模块整合在一起，以实现对机器人代理的有效管理和控制。这种设计允许在不同环境和任务中灵活应对变化。

技术框架：RoboBRIDGE框架包括五个主要模块：监控（Monitor）、感知（Perceptor）、规划（Planner）、控制（Controller）和机器人接口（Robot Interface）。监控模块负责快速故障检测和层次恢复，感知模块异步更新场景理解，规划模块在环境变化时触发重新规划，控制模块则通过细化技能来减少对领域变化的敏感性。

关键创新：RoboBRIDGE的主要创新在于其模块化设计和协调机制，使得机器人能够在面对环境变化时保持鲁棒性。这与现有方法的单一策略或环境特定解决方案形成了鲜明对比。

关键设计：在控制模块中，使用了专门的LoRA适配器进行原始技能的细化，从而实现领域不变的原语操作。这种设计降低了VLA在不同领域中的敏感性，提升了整体性能。实验中，RoboBRIDGE在多个平台上表现出色，展示了其设计的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在LIBERO、RoboCasa等多个案例研究中，RoboBRIDGE的表现超越了独立策略和先前的VLA部署，展示了其在鲁棒性和适应性方面的显著提升。具体实验结果表明，RoboBRIDGE在多种任务中均表现出更高的成功率和更低的故障率，验证了其设计的有效性。

🎯 应用场景

RoboBRIDGE的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括工业自动化、服务机器人、智能家居和医疗机器人等。通过提高机器人在复杂和动态环境中的鲁棒性，该框架能够显著提升机器人在实际应用中的可靠性和效率，推动机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have attracted growing interest as a scalable approach to robotic manipulation. While these models are effective action predictors, deploying them as robotic agents exposes critical gaps: no mechanism for failure recovery, inconsistent execution over long horizons, and limited robustness to shifts in observations, tasks, or embodiments. Existing solutions address these limitations individually through model retraining or environment-specific modules, yet what is needed is a general framework that systematically transforms a pretrained VLA into a robotic agent. We present RoboBRIDGE, a modular framework that provides an orchestration layer over five coordinated modules, namely Monitor, Perceptor, Planner, Controller, and Robot Interface, to compose robust robotic agents from off-the-shelf components, including pretrained VLAs. The Monitor pairs rapid failure detection with hierarchical recovery to correct errors before they cascade. When the environment diverges from the current plan, the Planner triggers replanning while the Perceptor updates scene understanding asynchronously, avoiding execution stalls. Within the Controller, primitive skill fine-tuning factors manipulation into domain-invariant primitives with dedicated LoRA adapters, reducing sensitivity to domain shifts when a VLA is used. Across LIBERO, RoboCasa, and real-world case studies spanning multiple robot platforms and VLA backbones, RoboBRIDGE consistently outperforms both standalone policies and prior augmented VLA deployments. These results suggest that reliable robotic agency does not arise from scaling action predictors alone, but from structured orchestration around them.