CoA-VLA: Improving Vision-Language-Action Models via Visual-Textual Chain-of-Affordance

📄 arXiv: 2412.20451v2 📥 PDF

作者: Jinming Li, Yichen Zhu, Zhibin Tang, Junjie Wen, Minjie Zhu, Xiaoyu Liu, Chengmeng Li, Ran Cheng, Yaxin Peng, Yan Peng, Feifei Feng

分类: cs.RO

发布日期: 2024-12-29 (更新: 2025-07-31)

备注: Project webpage is available at https://chain-of-affordance.github.io

💡 一句话要点

提出CoA-VLA，通过视觉-文本可供性链提升机器人视觉-语言-动作模型性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 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 可供性链 多模态融合 机器人推理

📋 核心要点

  1. 现有机器人VLA模型在复杂多任务环境中，缺乏对历史观测的有效回顾和针对性推理，限制了其性能。
  2. CoA-VLA通过引入可供性链（Chain-of-Affordance）的概念，指导模型进行对象、抓取、空间和运动的推理，辅助动作预测。
  3. 实验结果表明，CoA-VLA在多种任务上超越了OpenVLA和Octo等先进模型，并展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

机器人基础模型，特别是视觉-语言-动作（VLA）模型，因其增强机器人策略学习的能力而备受关注，极大地提高了机器人的泛化性和鲁棒性。OpenAI的最新模型O1通过利用广泛的推理链展示了解决复杂问题的强大能力。这引出了一个重要问题：机器人模型是否可以通过回顾先前的观察，然后提供特定于任务的推理来指导动作预测，从而在多任务复杂环境中实现更好的性能？在本文中，我们介绍了一种新颖的方法Chain-of-Affordance（CoA-VLA），通过结合顺序机器人可供性形式的推理来扩展机器人模型，以促进任务完成。具体来说，我们提示模型在采取行动之前考虑以下四种类型的可供性：（1）对象可供性 - 要操纵什么对象以及它在哪里；（2）抓取可供性 - 要抓取的特定对象部分；（3）空间可供性 - 放置对象的最佳空间；（4）运动可供性 - 用于运动的无碰撞路径。我们进一步将每种可供性转换为两种提示格式：视觉可供性和文本可供性。我们引入了一种新颖的视觉-语言共注入模块，将这些知识集成到策略网络中。这使得机器人能够在动作推理期间利用必要的上下文信息，从而提高精度和鲁棒性。我们的实验表明，CoA-VLA在各种任务上优于最先进的机器人基础模型，包括OpenVLA和Octo。此外，CoA-VLA表现出强大的泛化能力，包括识别未见过的物体姿势，识别自由空间以及避免新环境中的障碍物。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人视觉-语言-动作模型在复杂任务环境中，由于缺乏有效的推理机制而导致的性能瓶颈问题。现有方法通常难以充分利用历史观测信息，无法针对特定任务进行细致的推理，从而影响了机器人策略的精度和鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是引入“可供性链”（Chain-of-Affordance）的概念，将任务分解为一系列与可供性相关的推理步骤。通过显式地引导模型考虑对象、抓取、空间和运动等方面的可供性信息，从而提升模型对环境的理解和动作预测的准确性。这种设计旨在模拟人类解决问题的思维过程，使机器人能够更好地适应复杂环境。

技术框架：CoA-VLA的技术框架主要包含以下几个模块：1) 可供性提示模块：将四种可供性（对象、抓取、空间、运动）转化为视觉和文本两种形式的提示信息。2) 视觉-语言共注入模块：将视觉和文本形式的可供性信息融合并注入到策略网络中。3) 策略网络：基于融合后的可供性信息，预测机器人的动作。整体流程是，首先通过可供性提示模块生成视觉和文本提示，然后通过视觉-语言共注入模块将这些提示信息融入策略网络，最后策略网络根据融合后的信息预测机器人的动作。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了“可供性链”（Chain-of-Affordance）的概念，并将其应用于机器人VLA模型中。与现有方法相比，CoA-VLA能够更有效地利用环境中的可供性信息，进行更细致的推理，从而提升了模型的性能。此外，视觉-语言共注入模块的设计也使得模型能够更好地融合视觉和文本信息。

关键设计：在可供性提示模块中，论文将每种可供性都转化为视觉和文本两种形式的提示信息，以充分利用多模态信息。在视觉-语言共注入模块中，论文设计了一种特定的网络结构，用于融合视觉和文本信息，并将其注入到策略网络中。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述（未知）。损失函数的设计也至关重要，需要平衡不同可供性信息的重要性，并确保策略网络能够准确预测机器人的动作（具体损失函数未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoA-VLA在多个机器人任务上显著优于OpenVLA和Octo等基线模型。具体性能数据未知，但论文强调了CoA-VLA在识别未见过的物体姿势、识别自由空间以及避免新环境中的障碍物方面的强大泛化能力。这些实验结果表明，CoA-VLA是一种有效的机器人VLA模型。

🎯 应用场景

CoA-VLA具有广泛的应用前景，可应用于智能制造、仓储物流、家庭服务等领域。例如，在智能制造中，机器人可以利用CoA-VLA完成复杂的装配任务；在仓储物流中，机器人可以利用CoA-VLA进行高效的货物分拣和搬运；在家庭服务中，机器人可以利用CoA-VLA完成各种家务任务。该研究的未来影响在于，它可以推动机器人技术的发展，使机器人能够更好地适应复杂环境，并完成各种复杂的任务。

📄 摘要（原文）

Robot foundation models, particularly Vision-Language-Action (VLA) models, have garnered significant attention for their ability to enhance robot policy learning, greatly improving robot's generalization and robustness. OpenAI's recent model, O1, showcased impressive capabilities in solving complex problems by utilizing extensive reasoning chains. This prompts an important question: can robot models achieve better performance in multi-task , complex environments by reviewing prior observations and then providing task-specific reasoning to guide action prediction? In this paper, we introduce Chain-of-Affordance (CoA-VLA) , a novel approach to scaling robot models by incorporating reasoning in the format of sequential robot affordances to facilitate task completion. Specifically, we prompt the model to consider the following four types of affordances before taking action: (1) object affordance - what object to manipulate and where it is ; (2) grasp affordance - the specific object part to grasp ; (3) spatial affordance - the optimal space to place the object ; and (4) movement affordance-the collision - free path for movement. We further transform each affordance into two prompting formats: visual affordance and textual affordance. We introduce a novel vision-language co-injection module that integrates this knowledge into the policy network. This allows the robot to leverage essential contextual information during action inference, resulting in improved precision and robustness. Our experiments demonstrate that CoA-VLA outperforms state-of-the-art robot foundation models, including OpenVLA and Octo, on a variety of tasks. Furthermore, CoA-VLA exhibits strong generalization capabilities, including recognizing unseen object poses, identifying free space, and avoiding obstacles in novel environments.