VLAS: Vision-Language-Action Model With Speech Instructions For Customized Robot Manipulation

📄 arXiv: 2502.13508v2 📥 PDF

作者: Wei Zhao, Pengxiang Ding, Min Zhang, Zhefei Gong, Shuanghao Bai, Han Zhao, Donglin Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-02-21)

备注: Accepted as a conference paper at ICLR 2025

💡 一句话要点

提出VLAS模型，通过语音指令实现定制化机器人操作，解决传统方法依赖文本指令的问题。

🎯 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 语音指令 机器人操作 端到端学习 语音识别 检索增强生成 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型依赖文本指令，忽略了语音交互的自然性，且传统语音集成方法复杂并易引入误差。
  2. VLAS模型将语音识别直接集成到机器人策略模型中，通过语音-文本对齐理解口头命令并执行动作。
  3. 通过SQA和CSI数据集进行三阶段调整，VLAS具备跨模态交互能力，并利用语音RAG处理个性化任务。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作模型(VLA)因其端到端设计和卓越性能在机器人操作中日益普及。然而，现有的VLA严重依赖仅支持文本指令的视觉-语言模型(VLM)，忽略了更自然的人机交互语音模态。传统的语音集成方法通常涉及单独的语音识别系统，这使得模型复杂化并引入误差传播。此外，转录过程会丢失原始语音中的非语义信息，例如声纹，这对于机器人成功完成定制任务至关重要。为了克服上述挑战，我们提出了一种新颖的端到端VLA——VLAS，它将语音识别直接集成到机器人策略模型中。VLAS允许机器人通过内部语音-文本对齐来理解口头命令，并产生相应的动作来完成任务。我们还提出了两个新的数据集SQA和CSI，以支持语音指令的三阶段调整过程，这使VLAS具有跨文本、图像、语音和机器人动作的多模态交互能力。更进一步，我们设计了一种语音检索增强生成(RAG)范式，使我们的模型能够有效地处理需要个体特定知识的任务。我们广泛的实验表明，VLAS可以有效地完成具有各种语音命令的机器人操作任务，提供无缝和定制的交互体验。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作模型（VLA）主要依赖文本指令进行机器人控制，忽略了语音作为更自然的人机交互方式。传统的语音集成方法通常需要额外的语音识别模块，增加了系统复杂性，并且语音转录过程会丢失声纹等个性化信息，限制了机器人执行定制化任务的能力。

核心思路：VLAS的核心思路是将语音识别直接嵌入到VLA模型中，实现端到端的语音指令理解和动作生成。通过内部的语音-文本对齐机制，模型可以直接从语音信号中提取语义信息，避免了传统语音识别的误差传递和信息损失。此外，利用语音检索增强生成（RAG）范式，模型可以处理需要个性化知识的任务。

技术框架：VLAS的整体框架包含以下几个主要模块：1) 语音编码器：将输入的语音信号转换为高维特征表示。2) 文本编码器：将文本指令转换为高维特征表示。3) 视觉编码器：将输入的图像信息转换为高维特征表示。4) 动作解码器：根据语音、文本和视觉特征，生成相应的机器人动作。模型通过内部的语音-文本对齐模块，学习语音和文本之间的对应关系。此外，RAG模块用于检索相关的个性化知识，并将其融入到动作生成过程中。

关键创新：VLAS的关键创新在于：1) 端到端的语音集成：直接将语音识别融入VLA模型，避免了传统方法的误差传递和信息损失。2) 内部语音-文本对齐：通过学习语音和文本之间的对应关系，提高模型对语音指令的理解能力。3) 语音RAG范式：利用语音检索增强生成，使模型能够处理需要个性化知识的任务。

关键设计：VLAS的关键设计包括：1) 使用Transformer网络作为语音和文本编码器，以捕捉长距离依赖关系。2) 设计了专门的语音-文本对齐损失函数，以促进语音和文本特征的对齐。3) RAG模块使用余弦相似度来检索相关的语音知识，并使用注意力机制将检索到的知识融入到动作生成过程中。数据集SQA和CSI用于模型的训练和评估，包含不同类型的语音指令和机器人操作任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VLAS模型在语音控制的机器人操作任务中表现出色，能够有效地理解各种语音指令并生成相应的动作。与传统的基于文本指令的VLA模型相比，VLAS在语音控制任务中取得了显著的性能提升。此外，语音RAG范式使VLAS能够处理需要个性化知识的任务，进一步提高了模型的实用性。

🎯 应用场景

VLAS模型可应用于各种需要语音控制的机器人操作场景，例如智能家居、医疗辅助、工业自动化等。它可以使机器人更自然地与人类交互，并根据用户的个性化需求执行定制化任务。未来，VLAS有望成为人机协作的重要技术，提高生产效率和服务质量。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action models (VLAs) have become increasingly popular in robot manipulation for their end-to-end design and remarkable performance. However, existing VLAs rely heavily on vision-language models (VLMs) that only support text-based instructions, neglecting the more natural speech modality for human-robot interaction. Traditional speech integration methods usually involves a separate speech recognition system, which complicates the model and introduces error propagation. Moreover, the transcription procedure would lose non-semantic information in the raw speech, such as voiceprint, which may be crucial for robots to successfully complete customized tasks. To overcome above challenges, we propose VLAS, a novel end-to-end VLA that integrates speech recognition directly into the robot policy model. VLAS allows the robot to understand spoken commands through inner speech-text alignment and produces corresponding actions to fulfill the task. We also present two new datasets, SQA and CSI, to support a three-stage tuning process for speech instructions, which empowers VLAS with the ability of multimodal interaction across text, image, speech, and robot actions. Taking a step further, a voice retrieval-augmented generation (RAG) paradigm is designed to enable our model to effectively handle tasks that require individual-specific knowledge. Our extensive experiments show that VLAS can effectively accomplish robot manipulation tasks with diverse speech commands, offering a seamless and customized interaction experience.