Continuous Conditioning of VLAs with Augmenting EMG and Visual Task Descriptors

📄 arXiv: 2610.01794v1 📥 PDF

作者: Edward W. Staley, Connor O. Pyles, Rahul Hingorani, Frank Camargo, Griffin Milsap, Jared Markowitz, Matthew S. Fifer, Michael Wolmetz

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-10-01

备注: Presented at IROS WORLDS Workshop 2026. Four main pages double-column format plus references and appendices

💡 一句话要点

提出电生理与视觉注释条件化VLA以解决任务描述不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作 多模态条件化 电生理信号 视觉注释 机器人控制 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的VLA模型在复杂场景中对语言的依赖性过强，导致在杂乱环境下的表现不佳。
  2. 本文提出通过电生理信号和视觉注释来增强VLA模型的任务条件化能力，以提高其在复杂场景中的表现。
  3. 实验结果显示，EC-VLA在杂乱场景中显著优于语言提示基线，VA-VLA在复杂场景中也有明显提升，验证了多模态条件化的有效性。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型在描述任务信息时过于依赖语言，尽管其输入是多模态的。本文假设状态空间中的其他模态可能为任务条件化提供补充，尤其在复杂或模糊场景中。我们提出了两种调优模型进行验证：电生理条件化VLA（EC-VLA）和视觉注释VLA（VA-VLA）。在一个立方体选择任务中，EC-VLA在无杂乱的条件下与语言提示基线相匹配，而在杂乱的场景中则显著超越基线。VA-VLA在有显著改善的杂乱场景中也展现出相较于语言提示基线的提升。这些结果强有力地证明了超越语言的任务条件化的潜在益处。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有VLA模型在复杂和杂乱场景中对语言的过度依赖，导致任务执行效果不佳的问题。现有方法在多模态输入下未能充分利用其他模态的信息。

核心思路：论文提出通过引入电生理信号和视觉注释来增强任务条件化，利用这些额外信息来改善模型在复杂环境中的表现。这样的设计旨在利用多模态信息的互补性，提升模型的理解与执行能力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：电生理条件化VLA（EC-VLA）和视觉注释VLA（VA-VLA）。EC-VLA将8通道的肌电图信号作为连续条件输入，与本体感知向量连接；VA-VLA则将视觉分割注释与图像输入结合。

关键创新：最重要的创新在于将电生理信号和视觉注释作为条件输入，超越了传统的语言条件化方法。这一设计使得模型能够在复杂场景中更好地理解和执行任务。

关键设计：在模型设计中，EC-VLA和VA-VLA分别采用了不同的输入处理方式，EC-VLA通过连续的电生理信号增强了对动作的理解，而VA-VLA则通过视觉注释提升了对图像内容的解析能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EC-VLA在无杂乱条件下与语言提示基线相当，而在杂乱场景中表现出显著提升，超出基线的幅度未知。VA-VLA在复杂场景中也展现出相较于语言提示基线的显著改善，验证了多模态条件化的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、机器人控制和增强现实等。通过多模态条件化，模型能够在复杂环境中更准确地理解和执行任务，提升用户体验和系统效率。未来，这种方法可能会在智能助手和自主系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models rely strongly on language for describing task information, despite having multimodal inputs. We hypothesize that other modalities in the state space may present opportunities for supplemental task conditioning, which may be particularly relevant in cluttered or otherwise ambiguous scenes. We introduce two tuned models to test this hypothesis: (1) an electrophysiology-conditioned VLA (EC-VLA) that incorporates 8-channel electromyography envelopes as continuous conditioning input concatenated to the proprioceptive vector, and (2) a visually-annotated VLA (VA-VLA) that incorporates visual segmentation annotations to the image inputs. On a cube-selection task evaluated across three participants, EC-VLA matches a language-prompted baseline in uncluttered, in-distribution conditions and substantially outperforms it in cluttered, out-of-distribution scenes. Similarly, VA-VLA shows modest improvements over a language-prompted baseline in in-distribution scenes with substantial improvement in cluttered, out-of-distribution trials. Together, these results provide strong evidence for the potential benefit of task-conditioning beyond language.