論文の概要: ProbeAct: Probe-Guided Training-Free Failure Recovery in Vision-Language-Action Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09740v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 17:04:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:07.579131
• Title: ProbeAct: Probe-Guided Training-Free Failure Recovery in Vision-Language-Action Models
• Title（参考訳）: ProbeAct:Vision-Language-Action Modelにおける Probe-Guided Training-free failure recovery
• Authors: Fan Zhang, Seongbin Park, Baharan Mirzasoleiman, Shariar Talebi, Nader Sehatbakhsh,
• Abstract要約: PROBEACTはトレーニング不要のランタイム介入フレーム6である。 プレ-7の訓練されたVLAポリシーの把握と配置の失敗を検知し、回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.3892541362594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models demonstrate strong perfor-1 mance on language-conditioned robotic manipulation within their training dis-2 tribution, yet their generalization capabilities remain fundamentally limited. They3 lack the robustness required to handle perturbations, frequently failing when con-4 fronted with lighting changes, altered camera viewpoints, or small initial-state5 variations. We propose PROBEACT, a training-free runtime intervention frame-6 work that detects and recovers from grasping and placement failures in pre-7 trained VLA policies without modifying their weights or requiring additional8 demonstrations. PROBEACT combines three components: (i) a lightweight multi-9 target hidden-state probe that predicts the 3D positions of task-relevant objects10 from intermediate VLA features, with Hungarian-matched identity tracking for11 multi-object scenes; (ii) an object-agnostic kinematic state machine that detects12 grasp, transport, and placement failures using only gripper-internal signals and13 end-effector kinematics; and (iii) a hierarchical Control Barrier Function (CBF)14 filter that encodes repeated-failure locations as soft safe-set constraints, mini-15 mally correcting VLA actions while preserving baseline behavior. As a plug-and-16 play, training-free intervention loop, PROBEACT is orthogonal to existing train-17 ing pipelines. Evaluated on the LIBERO-plus benchmark, our framework acts as18 a universal safety net, improving the success rate of the OpenVLA-OFT model19 from 69.6% to 74.1%, while demonstrating broad applicability to both base and20 fine-tuned VLA policies.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルでは、訓練用dis-2属性内の言語条件のロボット操作において強力なPerfor-1のマンスを示すが、その一般化能力は基本的に制限されている。 それら3は摂動に対処するために必要な頑丈さを欠き、コン-4が点灯の変更、カメラの視点の変更、または小さな初期状態5のバリエーションによってしばしば失敗する。 ProBEACTは、トレーニング不要のランタイム介入フレーム6で、トレーニング済みVLAポリシーの把握と配置の失敗を、重みを変更したり、追加の8つのデモを必要とせずに検出し、回復する。 PROBEACTは3つのコンポーネントを組み合わせる。 i) タスク関連オブジェクト10の3次元位置を中間VLA特徴から予測する軽量なマルチ9ターゲット隠れ状態プローブ。 二 グリッパー内部信号と13個のエンドエフェクタキネマティクスのみを用いて、12個の握力、輸送及び配置障害を検出する物体非依存キネマティクス状態機械 3) ソフトセーフセット制約として繰り返し障害箇所を符号化する階層型制御バリア関数(CBF)14、ベースライン動作を保ちながらVLA動作を誤補正するmini-15。 プラグ・アンド・16のプレイとして、トレーニング不要の介入ループである PROBEACT は、既存の17系統のパイプラインと直交する。 LIBERO+ベンチマークに基づいて、我々のフレームワークは18のユニバーサルセーフティネットとして機能し、OpenVLA-OFTモデル19の成功率を69.6%から74.1%に改善し、ベースと20の微調整VLAポリシーにも広く適用可能であることを示した。

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