arXiv Robotics· Chen Wang, Xinze Niu, Zihao Zhu, Keru Zhou, Yicheng Xu, Shihao Jin, Wenhao Wang, Bowen Jiang, Chang Zhou, Li Liu, Maoqing Yao·· 7 小时前AI 评分31
ReSTEP：面向机器人长程任务的错误恢复进度追踪基准与REMORA模型
Tracking Task Progress Through Errors and Recovery:A Benchmark and Recurrent Distributional Model
AI 导读
研究团队开源ReSTEP数据集，包含两个操作任务共3,156条带语义阶段标签和帧级错误标注的episode，覆盖成功执行、失误与恢复过程。基于该数据集提出在线进度估计器REMORA，结合循环视觉记忆、分布预测与因果峰值选择来区分视觉相似阶段并保持时序一致。在两个ReSTEP任务上，REMORA的进度准确率和时序一致性均优于SOTA基线SARM。
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