FLARE: A Failure-Aware Framework for Autonomous Correction and Recovery in Visual-Language Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2608.26645v1 📥 PDF

作者: Ganlong Zhao, Zijia Tang, Xingping Chen, Zhanghui Kuang, Ye Tian, Guanbin Li

分类: cs.RO

发布日期: 2026-08-27

备注: Accepted to CVPR 2026

💡 一句话要点

提出FLARE框架以解决视觉语言机器人操作中的错误恢复问题

🎯 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: 视觉语言 机器人操作 错误恢复 重试机制 重置管道 多模态学习 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言动作模型在复杂任务中表现脆弱，无法从常见的执行错误中恢复。
  2. FLARE框架通过引入“重试”和“重置”机制，增强了模型的错误恢复能力，能够自主处理执行偏差。
  3. 在复杂的接触丰富的操作任务中，FLARE显著提高了任务成功率和鲁棒性，表现出优越的性能。

📝 摘要（中文）

视觉语言动作模型（VLA）在复杂的长时间机器人操作任务中展现出显著的潜力。然而，由于这些模型通常在无故障的轨迹单调演示上进行训练，其性能依然脆弱，无法应对常见的执行错误，如抓取失败、物体掉落或意外碰撞。本文提出FLARE框架，通过“重试”和“重置”机制增强VLA的错误恢复能力。首先，通过注入扰动和桥接段来引入“重试”机制，使策略能够自主处理执行偏差。其次，为了解决关键的状态破坏（OOD）故障，提出“重置”管道，利用MLLM进行离线故障分析，自动识别执行视频中的OOD状态，从而高效收集小型的物体中心“重置”技能库。实验表明，该方法显著提高了任务成功率和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言机器人操作中的错误恢复问题。现有方法依赖于无故障的演示数据，导致模型在面对执行错误时表现不佳。

核心思路：FLARE框架通过引入“重试”机制和“重置”管道，使得模型能够自主处理执行偏差和恢复到有效状态。这样的设计旨在提高模型在真实环境中的适应性和鲁棒性。

技术框架：FLARE框架包括两个主要模块：“重试”机制和“重置”管道。重试机制通过扰动和桥接段增强模型的执行能力，而重置管道则利用MLLM进行故障分析，识别并处理OOD状态。

关键创新：FLARE的核心创新在于结合了“重试”和“重置”机制，形成了一个完整的错误恢复框架。这与现有方法的单一策略形成了鲜明对比，显著提升了模型的适应能力。

关键设计：在设计中，重试机制通过扰动注入和状态解耦实现，重置管道则依赖于MLLM进行故障分析，确保收集的“重置”技能能够有效恢复环境状态。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，FLARE框架在复杂的接触丰富操作任务中，任务成功率提高了显著的XX%（具体数据未知），并且在鲁棒性方面也表现出明显的优势，相较于基线方法有了显著提升。

🎯 应用场景

FLARE框架在机器人操作、自动化制造和服务机器人等领域具有广泛的应用潜力。通过增强机器人在复杂环境中的错误恢复能力，该研究能够提高机器人在实际应用中的可靠性和效率，推动智能机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action Models~(VLAs) have demonstrated significant promise in generalizing to complex, long-horizon robotic manipulation tasks. However, their performance remains brittle, as they are typically trained on trajectory-monotonic, failure-free demonstrations. This reliance on perfect" data leaves them unable to recover from common execution errors, such as a missed grasp, a dropped object, or an unexpected collision. In this paper, we propose FLARE, a novel framework that endows VLAs with robust error recovery capabilities through aRetry" and Reset" paradigm. First, we introduce aRetry" mechanism by injecting perturbation and bridging segments that decouple robot pose from environment state into demonstrations, enabling the policy to autonomously handle execution deviations. Second, to address critical, state-breaking (OOD) failures, we introduce a Reset" pipeline. We leverage an MLLM for offline failure analysis to automatically identify OOD states from execution videos. This analysis enables the efficient, targeted collection of a small library of object-centricReset" skills, which are trained to restore the environment to a task-valid state. Our full framework integrates these learned policies. At inference, an online MLLM monitor arbitrates between task execution and ``Reset" skills. Experiments on challenging, contact-rich manipulation tasks show our approach significantly improves task success and robustness.