CARE 把机器人执行失败变成训练数据:仿真成功率平均提升 14.5 分、真机提升 15.9 分
该工作提出 CARE 框架,先收集失败 rollout 并建模分阶段的失败后几何偏差分布,据此合成代表性失败状态与纠正示范,再在推理时用分阶段规划配合基于三维点云的物理监控触发原子级调整或重操作,并在 RoboTwin 2.0、RoboFactory、新提出的 FSR-Bench 与真机双臂任务上验证,仿真平均任务成功率提升 14.5 分、真机提升 15.9 分、FSR-Bench 恢复成功率提升 7.5 分。