Probing a Vision-Language-Action Model for Symbolic States and Integration into a Cognitive Architecture

📄 arXiv: 2502.04558v1 📥 PDF

作者: Hong Lu, Hengxu Li, Prithviraj Singh Shahani, Stephanie Herbers, Matthias Scheutz

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-02-06

备注: 8 Pages, 4 Figures

💡 一句话要点

通过探查VLA模型内部状态，实现认知架构集成，提升机器人操作的可靠性

🎯 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 认知架构 符号表示 机器人操作 状态监控

📋 核心要点

  1. VLA模型作为机器人通用方案潜力巨大，但其黑盒特性导致可靠性不足，难以适应环境变化。
  2. 通过探查VLA模型内部隐藏层，提取对象属性、关系和动作状态的符号表示，并与认知架构集成。
  3. 实验表明，提取的符号状态准确率高，集成的DIARC-OpenVLA系统能够进行实时状态监控。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作(VLA)模型有望成为通用机器人解决方案，但由于其黑盒特性和对环境变化的敏感性，缺乏可靠性。相比之下，认知架构(CA)擅长符号推理和状态监控，但受到预定义执行的限制。本文通过探查OpenVLA的隐藏层，揭示对象属性、关系和动作状态的符号表示，从而与CA集成，以增强可解释性和鲁棒性。通过在LIBERO-spatial抓取放置任务上的实验，我们分析了OpenVLA的Llama主干网络不同层中符号状态的编码。我们的探查结果表明，大多数层中对象和动作状态的准确率始终很高(>0.90)，但与我们的假设相反，我们没有观察到对象状态早于动作状态被编码的预期模式。我们展示了一个集成的DIARC-OpenVLA系统，该系统利用这些符号表示进行实时状态监控，为更具可解释性和可靠性的机器人操作奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有VLA模型虽然能够将视觉和语言输入转化为机器人动作，但其黑盒特性使其难以调试和理解，对环境变化的鲁棒性较差。认知架构虽然擅长符号推理，但依赖于预定义的规则，缺乏灵活性。因此，如何结合两者的优点，构建一个既具有感知能力又具有推理能力的机器人系统是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是通过探查VLA模型的内部表示，提取出可解释的符号状态，然后将这些符号状态输入到认知架构中进行推理和决策。这样既可以利用VLA模型的感知能力，又可以利用认知架构的推理能力，从而提高机器人系统的可靠性和可解释性。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：OpenVLA模型和DIARC认知架构。首先，使用OpenVLA模型处理视觉和语言输入，然后通过探查OpenVLA模型的Llama主干网络的隐藏层，提取对象属性、关系和动作状态的符号表示。接着，将这些符号表示输入到DIARC认知架构中，进行状态监控和决策。最后，DIARC认知架构输出控制指令，控制机器人执行相应的动作。

关键创新：本文最重要的创新点在于提出了一种将VLA模型与认知架构集成的框架，通过探查VLA模型的内部表示，提取出可解释的符号状态，从而实现了VLA模型与认知架构的有效衔接。这种方法不仅提高了机器人系统的可靠性和可解释性，还为未来的机器人研究提供了一种新的思路。

关键设计：在探查VLA模型时，作者使用了线性探针（linear probe）来预测不同层中编码的符号状态。具体来说，对于每一层，作者训练一个线性分类器来预测对象属性、关系和动作状态。作者使用了交叉熵损失函数来训练线性分类器，并使用准确率作为评估指标。此外，作者还分析了不同层中编码的符号状态的分布情况，以了解VLA模型是如何表示这些符号状态的。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过探查OpenVLA模型的Llama主干网络的隐藏层，可以提取出高精度的对象和动作状态的符号表示（准确率>0.90）。此外，集成的DIARC-OpenVLA系统能够进行实时状态监控，为更具可解释性和可靠性的机器人操作奠定了基础。虽然实验结果与作者的假设略有不同，但仍然验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如智能制造、仓储物流、家庭服务等。通过将VLA模型的感知能力与认知架构的推理能力相结合，可以构建更加智能、可靠和可解释的机器人系统，从而提高生产效率和服务质量。未来，该研究还可以扩展到更复杂的任务和环境，例如人机协作、自主导航等。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action (VLA) models hold promise as generalist robotics solutions by translating visual and linguistic inputs into robot actions, yet they lack reliability due to their black-box nature and sensitivity to environmental changes. In contrast, cognitive architectures (CA) excel in symbolic reasoning and state monitoring but are constrained by rigid predefined execution. This work bridges these approaches by probing OpenVLA's hidden layers to uncover symbolic representations of object properties, relations, and action states, enabling integration with a CA for enhanced interpretability and robustness. Through experiments on LIBERO-spatial pick-and-place tasks, we analyze the encoding of symbolic states across different layers of OpenVLA's Llama backbone. Our probing results show consistently high accuracies (> 0.90) for both object and action states across most layers, though contrary to our hypotheses, we did not observe the expected pattern of object states being encoded earlier than action states. We demonstrate an integrated DIARC-OpenVLA system that leverages these symbolic representations for real-time state monitoring, laying the foundation for more interpretable and reliable robotic manipulation.