Tracking Task Progress Through Errors and Recovery:A Benchmark and Recurrent Distributional Model

📄 arXiv: 2610.39125v1 📥 PDF

作者: Chen Wang, Xinze Niu, Zihao Zhu, Keru Zhou, Yicheng Xu, Shihao Jin, Wenhao Wang, Bowen Jiang, Chang Zhou, Li Liu, Maoqing Yao

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-29

💡 一句话要点

提出ReSTEP数据集与REMORA模型以解决机器人任务进度评估问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人任务 进度评估 错误恢复 递归视觉记忆 分布式预测 因果峰选择 数据集

📋 核心要点

  1. 现有的进度估计方法难以有效区分视觉上相似的任务阶段，且在面对真实的挫折时预测不够一致。
  2. 本文提出了REMORA模型，通过递归视觉记忆和分布式预测来解决进度跟踪中的视觉模糊问题。
  3. 实验表明，REMORA在进度准确性和时间一致性方面显著优于现有的SARM基线，提升了任务执行的可靠性。

📝 摘要（中文）

长时间机器人任务的操作策略需要可靠的评估机制，以判断执行是否在进展、停滞、倒退或从错误中恢复。然而，现实世界中捕捉错误恢复并提供逐帧错误注释的数据集仍然稀缺。为此，本文引入并开源了ReSTEP数据集，包含3156个实验集，涵盖两个操作任务，提供语义阶段标签和逐帧错误注释。ReSTEP支持通过成功执行、错误和恢复来训练和评估进度监测器。现有的进度估计器在区分视觉上相似的任务阶段和保持时间一致性预测方面存在困难。为此，本文提出了REMORA，一个结合递归视觉记忆、分布式预测和因果峰选择的在线进度估计器。实验结果表明，REMORA在进度准确性和时间一致性方面优于现有的SARM基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长时间机器人任务中进度评估的挑战，尤其是在错误恢复和阶段区分方面，现有方法在这些方面表现不佳。

核心思路：提出REMORA模型，通过结合递归视觉记忆、分布式预测和因果峰选择，来提高进度跟踪的准确性和一致性。这样的设计旨在利用历史执行信息来消除视觉模糊，并在面对错误时保持响应能力。

技术框架：REMORA的整体架构包括三个主要模块：递归视觉记忆模块用于存储执行历史，分布式预测模块用于生成多种进度假设，因果峰选择模块用于跟踪最有支持的假设。

关键创新：REMORA的创新之处在于其结合了递归记忆和分布式预测的能力，使得模型能够在复杂的任务环境中保持高效的进度跟踪，与传统方法相比具有更好的适应性。

关键设计：模型中使用了特定的损失函数来优化进度预测的准确性，并在网络结构上采用了递归神经网络，以便更好地处理时间序列数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，REMORA在进度准确性上比SARM基线提高了XX%，在时间一致性方面也表现出显著的优势，证明了其在复杂任务环境中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自动化系统等，能够提升机器人在复杂任务中的执行效率和可靠性。未来，该模型也可扩展到其他需要进度监测的领域，如无人驾驶和智能制造。

📄 摘要（原文）

Operational strategies for long-horizon robotic tasks require reliable evaluation to determine whether execution is progressing, stalling, regressing, or recovering from errors. Yet real- world robot datasets that capture error recovery and provide frame-level error annotations remain scarce. To address this gap, we introduce and open-source ReSTEP, a dataset of 3,156 episodes across two manipulation tasks with semantic stage labels and frame-level er- ror annotations. ReSTEP supports training and benchmarking progress monitors through successful execution, mistakes, and recovery. Existing progress estimators can struggle to distinguish visually similar task stages and maintain temporally consistent predictions while responding to genuine setbacks. We therefore propose REMORA, an online progress esti- mator that combines recurrent visual memory, distributional prediction, and causal peak selection. Memory retains execution history to help resolve visual ambiguity, while distribu- tional prediction represents alternative progress hypotheses and causal peak selection tracks a supported hypothesis over time. Together, these components enable consistent progress tracking that remains responsive to errors and recovery. Experiments on both ReSTEP tasks demonstrate that REMORA outperforms the state-of-the-art SARM baseline in progress ac- curacy and temporal consistency.