大连理工 CARE 框架让 VLA 机器人从失败中学会纠错，成功率提升 15.9 点
dalian-university-of-technology · hf · 2026-09-22
大连理工大学团队提出 CARE（Corrective Atomic Robotic Execution），解决 VLA（视觉-语言-动作）策略在执行偏离正常轨迹时过于脆弱的问题。
核心思路是从真实执行失败中学习：收集失败 rollout，建模阶段条件下的失败后偏差分布，用其合成代表性失败状态与纠错示范，而非依赖人工设计或随机扰动生成纠错数据。推理时结合阶段性规划与物理接地 3D 监控，触发原子级调整或重操作，保留任务进度。
同时发布 Failure State Recovery Benchmark（FSR-Bench），评估从中间失败状态恢复的能力。在多个 VLA 骨干、仿真基准与真实双臂任务上，平均任务成功率仿真提升 14.5 点、真实环境提升 15.9 点。代码、模型与数据已开源。
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