FISRF: Flexible Instructional Scaffolding Reflection Framework for Robotics Task Planning with Large Language Model

📄 arXiv: 2610.35686v1 📥 PDF

作者: Qingmiao Liang, Jiatao Zhang, Runxin Zou, Yufan Song, Wei Song, Yuhua Zheng

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-26

💡 一句话要点

提出灵活指导反思框架以改善机器人任务规划中的错误修正

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人任务规划 错误修正 大型语言模型 反思策略 自适应学习 最近发展区 代理-导师架构

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人任务规划中依赖自主探索，容易在早期交互中积累错误经验，导致效率低下。
  2. 本文提出灵活指导反思框架（FISRF），通过代理-导师架构评估机器人最近发展区，并自适应选择反思策略。
  3. 实验结果显示，FISRF有效减少了错误修正轮次和冗余推理，同时提高了任务成功率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在任务规划中的反思错误修正中被广泛采用；然而，现有方法主要依赖自主探索，导致在与新环境的早期交互中容易积累错误经验。为了解决这一局限性，本文提出了灵活指导反思框架（FISRF），该框架采用代理-导师架构，评估机器人在任务规划中的最近发展区（ZPD），并自适应选择反思策略和导师指导，从而促进有效错误修正经验的积累。在ALFWorld和真实机器人平台上的实验表明，FISRF将平均错误修正轮次减少了37%，冗余推理减少了25.1%，同时提高了整体任务成功率8%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人任务规划方法中因依赖自主探索而导致的错误经验积累问题。现有方法在与新环境的交互中，容易形成不良的学习循环，影响任务成功率。

核心思路：FISRF框架通过代理-导师架构，动态评估机器人的最近发展区（ZPD），并根据评估结果自适应选择反思策略和导师指导，从而优化错误修正过程。这样的设计旨在提升机器人在复杂环境中的学习效率和适应能力。

技术框架：FISRF的整体架构包括两个主要模块：代理模块负责任务规划和执行，导师模块则提供指导和反思策略。代理模块通过与环境交互收集数据，导师模块则分析这些数据并提供反馈，形成一个闭环学习系统。

关键创新：FISRF的核心创新在于引入了最近发展区（ZPD）的概念，使得反思和指导能够根据机器人的实际能力进行动态调整。这一方法与传统的静态指导方法有本质区别，能够更有效地促进学习。

关键设计：在设计中，FISRF采用了自适应反思策略，结合了多种反思方法，并通过损失函数优化反思过程的有效性。此外，网络结构设计上，代理和导师模块之间的交互机制经过精心调整，以确保信息的高效传递。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FISRF在ALFWorld和真实机器人平台上表现优异，平均错误修正轮次减少了37%，冗余推理减少了25.1%，整体任务成功率提高了8%。这些数据表明FISRF在优化任务规划中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人自主导航、智能制造和人机协作等场景。通过提升机器人在复杂环境中的任务规划能力，FISRF能够显著提高机器人在实际应用中的效率和可靠性，具有广泛的实际价值和深远的未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are widely adopted for reflective error correction in task planning; however, existing approaches primarily rely on autonomous exploration, rendering them prone to accumulating erroneous experiences during early interactions with new environments. To address this limitation, we propose the Flexible Instructional Scaffolding Reflection Framework (FISRF), an agent--mentor architecture that estimates the robot's Zone of Proximal Development (ZPD) in task planning and adaptively selects reflection strategies and mentor guidance, thereby facilitating the accumulation of effective error-correction experience. Experiments in ALFWorld and on real-world robotic platforms demonstrate that FISRF reduces the average number of error-correction rounds by 37% and redundant reasoning by 25.1%, while improving the overall task success rate by 8%. Project webpage : https://fisrfplanning.github.io/