机器人技能衔接偏移诊断与恢复方法验证

Pranav Wagh 等提出并验证了一套 detect-restore-resume 系统，用于诊断长程机器人操作中技能衔接处的观测空间偏移（OSS）并恢复执行。研究发现，偏移主要来自被前序技能改变的场景状态（如打开的抽屉、遗留的次要物体），而非机器人关节配置或下游技能操作的物体。 在 BOSS-44 基准上，该系统将全链成功率从 7.6% 提升到 26.5%，是基础策略的 3.5 倍，达到特权恢复 oracle 的 51%。在真实 Franka 机械臂上运行微调的 π₀.₅ 策略时，同一监测器受外部相机可观测性限制，闭环后仍能恢复部分原本会终止的失败，作者据此提出引入腕部与夹爪传感。论文已投稿 ICRA 2027。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。