Bi-VLA: Bilateral Control-Based Imitation Learning via Vision-Language Fusion for Action Generation

📄 arXiv: 2509.18865v1 📥 PDF

作者: Masato Kobayashi, Thanpimon Buamanee

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-09-23

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Bi-VLA，通过视觉-语言融合的模仿学习，解决机器人单模型多任务动作生成问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 模仿学习 双边控制 视觉-语言融合 动作生成 机器人控制

📋 核心要点

  1. 传统双边控制模仿学习方法依赖任务特定的模型，泛化能力受限，难以在单一模型中处理多个任务。
  2. Bi-VLA融合视觉特征和自然语言指令，结合机器人关节数据，扩展了双边控制模仿学习，实现单模型多任务处理。
  3. 真实机器人实验表明，Bi-VLA能有效理解视觉-语言信息，提升任务成功率，验证了其在实际任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于双边控制的模仿学习框架Bi-VLA，通过视觉-语言融合进行动作生成，旨在解决传统双边控制方法在单个模型中处理多个任务的局限性。传统的双边控制方法利用关节角度、速度、扭矩和视觉信息进行精确操作，但需要针对特定任务的模型，限制了其通用性。Bi-VLA通过SigLIP和基于FiLM的融合，结合机器人关节角度、速度和扭矩数据（来自leader-follower双边控制）、视觉特征和自然语言指令来克服这一限制。我们在两种任务类型上验证了Bi-VLA：一种需要补充语言提示，另一种仅通过视觉即可区分。真实机器人实验表明，与传统的基于双边控制的模仿学习相比，Bi-VLA成功地解释了视觉-语言组合，并提高了任务成功率。实验结果验证了Bi-VLA在真实世界任务中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：传统双边控制的模仿学习方法通常需要为每个任务训练一个单独的模型，这导致了模型数量的增加和部署的复杂性。此外，当任务之间存在细微差别时，仅依靠视觉信息可能不足以区分它们。因此，如何设计一个能够处理多种任务并且能够有效利用视觉和语言信息的通用模型是一个关键问题。

核心思路：Bi-VLA的核心思路是利用视觉和语言信息来指导机器人的动作生成，从而实现单模型多任务处理。通过融合视觉特征和自然语言指令，模型可以更好地理解任务的需求，并根据当前的状态和指令生成相应的动作。这种方法借鉴了双边控制的思想，利用leader-follower架构中的机器人关节数据来提高动作的精确性。

技术框架：Bi-VLA的技术框架主要包括以下几个模块：1) 视觉特征提取模块，用于从图像中提取视觉特征；2) 语言特征提取模块，用于从自然语言指令中提取语言特征；3) 特征融合模块，使用SigLIP和FiLM进行视觉和语言特征的融合；4) 动作生成模块，根据融合后的特征和机器人关节数据生成动作指令。整个流程是，首先将视觉输入和语言指令分别输入到各自的特征提取模块中，然后将提取到的特征进行融合，最后将融合后的特征和机器人关节数据输入到动作生成模块中，生成最终的动作指令。

关键创新：Bi-VLA的关键创新在于其融合视觉和语言信息的能力，以及其基于双边控制的模仿学习框架。与传统的双边控制方法相比，Bi-VLA不需要为每个任务训练一个单独的模型，而是可以通过视觉和语言信息来区分不同的任务。此外，Bi-VLA还利用了leader-follower架构中的机器人关节数据来提高动作的精确性。

关键设计：Bi-VLA的关键设计包括：1) 使用SigLIP和FiLM进行视觉和语言特征的融合，这可以有效地将不同模态的信息进行整合；2) 利用leader-follower架构中的机器人关节数据来提高动作的精确性；3) 设计合适的损失函数来训练模型，例如，可以使用模仿学习中的行为克隆损失函数来鼓励模型生成与leader机器人相似的动作。

📊 实验亮点

Bi-VLA在真实机器人实验中表现出色，成功地解释了视觉-语言组合，并提高了任务成功率。与传统的基于双边控制的模仿学习相比，Bi-VLA在需要补充语言提示的任务和仅通过视觉即可区分的任务上均取得了显著的性能提升。这些实验结果验证了Bi-VLA在真实世界任务中的有效性，并表明结合视觉和语言信息可以显著提高机器人的通用性和适应性。

🎯 应用场景

Bi-VLA具有广泛的应用前景，例如在智能制造、服务机器人和医疗机器人等领域。它可以用于训练机器人执行各种复杂的任务，例如装配、搬运和手术等。通过结合视觉和语言信息，Bi-VLA可以使机器人更好地理解任务的需求，并根据当前的状态和指令生成相应的动作，从而提高机器人的工作效率和精度。未来，Bi-VLA可以进一步扩展到更多的任务类型和机器人平台。

📄 摘要（原文）

We propose Bilateral Control-Based Imitation Learning via Vision-Language Fusion for Action Generation (Bi-VLA), a novel framework that extends bilateral control-based imitation learning to handle more than one task within a single model. Conventional bilateral control methods exploit joint angle, velocity, torque, and vision for precise manipulation but require task-specific models, limiting their generality. Bi-VLA overcomes this limitation by utilizing robot joint angle, velocity, and torque data from leader-follower bilateral control with visual features and natural language instructions through SigLIP and FiLM-based fusion. We validated Bi-VLA on two task types: one requiring supplementary language cues and another distinguishable solely by vision. Real-robot experiments showed that Bi-VLA successfully interprets vision-language combinations and improves task success rates compared to conventional bilateral control-based imitation learning. Our Bi-VLA addresses the single-task limitation of prior bilateral approaches and provides empirical evidence that combining vision and language significantly enhances versatility. Experimental results validate the effectiveness of Bi-VLA in real-world tasks. For additional material, please visit the website: https://mertcookimg.github.io/bi-vla/