VLATest: Testing and Evaluating Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2409.12894v2 📥 PDF

作者: Zhijie Wang, Zhehua Zhou, Jiayang Song, Yuheng Huang, Zhan Shu, Lei Ma

分类: cs.SE, cs.RO

发布日期: 2024-09-19 (更新: 2025-05-09)

备注: To appear in FSE '25 (Proceedings of ACM Software Engineering, Vol. 2, Issue FSE, Article FSE073), 24 pages, 7 figures

DOI: 10.1145/3729343

💡 一句话要点

提出VLATest模糊测试框架，评估并提升视觉-语言-动作模型在机器人操作中的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作模型 机器人操作 模糊测试 鲁棒性评估 场景生成

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型评估依赖手工场景，缺乏对模型在多样化和复杂环境中泛化能力的有效评估。
  2. VLATest框架通过模糊测试生成大量不同的机器人操作场景，系统性地测试VLA模型的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，现有VLA模型在面对干扰因素时表现不佳，需要进一步提升其鲁棒性和可靠性。

📝 摘要（中文）

生成式AI和多模态基础模型的快速发展为机器人操作带来了巨大的潜力。特别是视觉-语言-动作（VLA）模型，通过利用大规模视觉-语言数据和机器人演示，成为视觉运动控制的一种有前景的方法。然而，目前的VLA模型通常只使用有限的手工场景进行评估，使其在各种场景中的通用性能和鲁棒性在很大程度上未被探索。为了解决这个问题，我们提出了VLATest，一个旨在生成机器人操作场景以测试VLA模型的模糊测试框架。基于VLATest，我们进行了一项实证研究，以评估七个代表性VLA模型的性能。我们的研究结果表明，当前的VLA模型缺乏实际部署所需的鲁棒性。此外，我们还研究了各种因素（包括混淆对象的数量、光照条件、相机姿态、未见过的对象和任务指令突变）对VLA模型性能的影响。我们的发现突出了现有VLA模型的局限性，强调需要进一步研究以开发可靠和值得信赖的VLA应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作任务中展现出潜力，但其鲁棒性评估不足。现有评估方法依赖于少量手工设计的场景，无法充分测试模型在真实世界复杂环境下的泛化能力。因此，如何系统性地评估VLA模型在各种干扰因素下的性能，是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用模糊测试的思想，自动生成大量具有不同特征（例如，不同数量的干扰物体、不同的光照条件、不同的相机姿态等）的机器人操作场景，以此来系统性地测试VLA模型的鲁棒性。通过这种方式，可以发现VLA模型在哪些情况下容易出错，从而为改进模型提供指导。

技术框架：VLATest框架主要包含两个核心模块：场景生成器和评估器。场景生成器负责根据预定义的参数范围，随机生成不同的机器人操作场景。评估器则负责将生成的场景输入到待测VLA模型中，并记录模型的输出结果。通过分析模型的输出结果，可以评估模型在不同场景下的性能。整个流程可以自动化执行，从而实现对VLA模型的大规模测试。

关键创新：VLATest的关键创新在于其自动化场景生成能力。与传统的手工设计场景相比，VLATest可以生成数量更多、种类更丰富的场景，从而更全面地评估VLA模型的鲁棒性。此外，VLATest还可以根据用户的需求，定制生成特定类型的场景，例如，只包含特定类型的干扰物体的场景。

关键设计：VLATest的关键设计包括：1) 场景参数的定义：需要仔细选择哪些参数对VLA模型的性能有影响，例如，干扰物体的数量、光照条件、相机姿态等。2) 参数范围的设置：需要合理设置每个参数的取值范围，以确保生成的场景既具有多样性，又不会过于极端。3) 评估指标的选择：需要选择合适的评估指标来衡量VLA模型的性能，例如，成功率、执行时间等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过对七个代表性VLA模型进行评估，研究发现现有模型在面对混淆对象、光照变化、相机角度变化、未见过的物体以及指令突变时，性能显著下降，表明现有VLA模型的鲁棒性不足。该研究定量分析了这些因素对模型性能的影响，为后续研究提供了重要的参考依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作系统的开发与测试，帮助开发者发现VLA模型在实际应用中可能遇到的问题，并有针对性地进行改进。此外，该框架还可用于评估不同VLA模型的性能，为用户选择合适的模型提供参考。未来，该研究有望推动机器人技术在工业自动化、医疗健康等领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of generative AI and multi-modal foundation models has shown significant potential in advancing robotic manipulation. Vision-language-action (VLA) models, in particular, have emerged as a promising approach for visuomotor control by leveraging large-scale vision-language data and robot demonstrations. However, current VLA models are typically evaluated using a limited set of hand-crafted scenes, leaving their general performance and robustness in diverse scenarios largely unexplored. To address this gap, we present VLATest, a fuzzing framework designed to generate robotic manipulation scenes for testing VLA models. Based on VLATest, we conducted an empirical study to assess the performance of seven representative VLA models. Our study results revealed that current VLA models lack the robustness necessary for practical deployment. Additionally, we investigated the impact of various factors, including the number of confounding objects, lighting conditions, camera poses, unseen objects, and task instruction mutations, on the VLA model's performance. Our findings highlight the limitations of existing VLA models, emphasizing the need for further research to develop reliable and trustworthy VLA applications.