LaVA-Man: Learning Visual Action Representations for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2508.19391v2 📥 PDF

作者: Chaoran Zhu, Hengyi Wang, Yik Lung Pang, Changjae Oh

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-26 (更新: 2025-09-29)

💡 一句话要点

提出LaVA-Man以解决机器人操作中的视觉-文本理解问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 视觉-文本理解 自监督学习 机器人操作 多模态学习 数据集构建 动作表示 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有方法通过两步法处理视觉观察与文本指令的关系，导致操作精度不足。
  2. 本文提出通过自监督任务重建目标图像，从而学习视觉-动作表示，无需机器人动作监督。
  3. 实验结果显示，所提方法在模拟和真实机器人验证中均优于现有方法，提升显著。

📝 摘要（中文）

视觉-文本理解对于语言引导的机器人操作至关重要。现有方法通过预训练的视觉-语言模型来测量编码的视觉观察与文本指令之间的相似性，并训练模型将这种相似性映射到机器人动作。然而，这种两步法限制了模型捕捉视觉观察与文本指令之间的关系，导致操作任务的精度降低。本文提出通过自监督的前置任务学习视觉-文本关联：在输入图像和文本指令的条件下重建掩蔽的目标图像。这一方法使模型能够在没有机器人动作监督的情况下学习视觉-动作表示，并可通过少量示例进行微调。我们还引入了Omni-Object Pick-and-Place数据集，包含180个物体类别和3200个实例及其对应的文本指令，支持模型获取多样的物体先验并全面评估其泛化能力。实验结果表明，我们的方法在五个基准测试中超越了现有技术。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人操作方法中视觉观察与文本指令之间关系捕捉不足的问题。现有的两步法限制了模型的表现，导致操作精度降低。

核心思路：论文提出通过自监督的前置任务来学习视觉-文本关联，具体是重建掩蔽的目标图像。这种设计使得模型能够在没有机器人动作监督的情况下学习到有效的视觉-动作表示。

技术框架：整体架构包括输入图像和文本指令，模型通过重建目标图像来学习视觉-动作表示。主要模块包括视觉编码器、文本编码器和重建网络。

关键创新：最重要的创新在于通过自监督学习实现视觉-动作表示的学习，区别于传统的依赖于监督信号的方法，从而提高了模型的灵活性和适应性。

关键设计：模型采用了特定的损失函数来优化重建任务，网络结构设计上结合了视觉和文本特征的融合，确保了信息的有效传递与整合。实验中使用了多样的参数设置，以增强模型的泛化能力。

📊 实验亮点

在五个基准测试中，所提方法在模拟和真实机器人验证中均表现优异，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写），超越了现有技术，展示了良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括智能家居、工业自动化和服务机器人等领域。通过提高机器人对视觉和文本指令的理解能力，可以显著提升其在复杂环境中的操作效率和准确性，未来可能推动更多智能化应用的发展。

📄 摘要（原文）

Visual-textual understanding is essential for language-guided robot manipulation. Recent works leverage pre-trained vision-language models to measure the similarity between encoded visual observations and textual instructions, and then train a model to map this similarity to robot actions. However, this two-step approach limits the model to capture the relationship between visual observations and textual instructions, leading to reduced precision in manipulation tasks. We propose to learn visual-textual associations through a self-supervised pretext task: reconstructing a masked goal image conditioned on an input image and textual instructions. This formulation allows the model to learn visual-action representations without robot action supervision. The learned representations can then be fine-tuned for manipulation tasks with only a few demonstrations. We also introduce the \textit{Omni-Object Pick-and-Place} dataset, which consists of annotated robot tabletop manipulation episodes, including 180 object classes and 3,200 instances with corresponding textual instructions. This dataset enables the model to acquire diverse object priors and allows for a more comprehensive evaluation of its generalisation capability across object instances. Experimental results on the five benchmarks, including both simulated and real-robot validations, demonstrate that our method outperforms prior art.