Toward Embodiment Equivariant Vision-Language-Action Policy
作者: Anzhe Chen, Yifei Yang, Zhenjie Zhu, Kechun Xu, Zhongxiang Zhou, Rong Xiong, Yue Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-18
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出具身等变视觉-语言-动作策略，提升机器人泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 视觉语言动作 机器人泛化 等变性 机器人学习
📋 核心要点
- 现有视觉-语言-动作策略在不同机器人配置上的泛化能力不足，主要原因是缺乏对动作空间设计的关注。
- 论文核心思想是将跨具身预训练建模为对具身配置转换等变的策略，从而提升模型的泛化能力。
- 实验结果表明，该方法提高了预训练的有效性，并能高效地在新机器人具身上进行微调，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
视觉-语言-动作策略通过大规模预训练学习跨任务、环境和具身形态的操控技能。然而，它们泛化到新的机器人配置的能力仍然有限。大多数方法侧重于模型大小、数据集规模和多样性，而较少关注动作空间的设计。这导致了配置泛化问题，需要昂贵的适配。我们通过将跨具身预训练建模为对具身配置转换等变的策略来解决这一挑战。基于此，我们提出了一个框架，该框架（i）为动作空间和策略设计建立了具身等变理论，（ii）引入了一个强制配置等变的动作解码器，以及（iii）结合了一个几何感知网络架构来增强具身无关的空间推理。在模拟和真实环境中的大量实验表明，我们的方法提高了预训练的有效性，并能够在新机器人具身上进行有效的微调。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言-动作策略在面对不同机器人配置时，泛化能力较差。主要原因是现有方法侧重于扩大模型规模和数据集多样性，而忽略了动作空间的设计，导致模型难以适应新的机器人形态，需要大量的微调才能在新机器人上工作。
核心思路：论文的核心思路是将跨具身预训练问题转化为设计对具身配置转换具有等变性的策略。这意味着，当机器人配置发生变化时，策略的输出（动作）应该以一种可预测的方式进行变换，从而保证策略的有效性。通过这种方式，模型可以学习到与具体机器人形态无关的通用操控技能。
技术框架：论文提出的框架主要包含三个部分：（1）具身等变理论，用于指导动作空间和策略的设计；（2）等变动作解码器，用于强制执行配置等变性；（3）几何感知网络架构，用于增强具身无关的空间推理能力。整体流程是，首先利用几何感知网络提取场景的视觉特征，然后结合语言指令，通过等变动作解码器生成动作，最后控制机器人执行动作。
关键创新：论文最重要的创新点在于提出了具身等变性的概念，并将其应用于视觉-语言-动作策略的设计中。通过强制执行配置等变性，模型可以学习到与具体机器人形态无关的通用操控技能，从而提高了模型的泛化能力。与现有方法相比，该方法更加关注动作空间的设计，而不是仅仅依赖于扩大模型规模和数据集多样性。
关键设计：论文的关键设计包括：（1）等变动作解码器，该解码器利用群表示理论，将动作空间分解为等变子空间，从而保证动作的等变性；（2）几何感知网络架构，该网络利用几何先验知识，提取场景中与机器人形态无关的空间特征；（3）损失函数的设计，论文设计了一种新的损失函数，用于鼓励模型学习到等变的动作表示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在模拟和真实机器人环境中进行了大量实验，结果表明，该方法显著提高了预训练的有效性，并能够在新机器人具身上进行有效的微调。具体而言，该方法在多个任务上的性能优于现有方法，并且能够以更少的微调数据达到相同的性能水平。实验结果充分验证了该方法的有效性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人自动化领域，例如智能制造、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提高机器人对不同配置的泛化能力，可以降低机器人部署和维护的成本，并提高机器人的适应性和灵活性。未来，该技术有望实现机器人在各种复杂环境下的自主操作。
📄 摘要（原文）
Vision-language-action policies learn manipulation skills across tasks, environments and embodiments through large-scale pre-training. However, their ability to generalize to novel robot configurations remains limited. Most approaches emphasize model size, dataset scale and diversity while paying less attention to the design of action spaces. This leads to the configuration generalization problem, which requires costly adaptation. We address this challenge by formulating cross-embodiment pre-training as designing policies equivariant to embodiment configuration transformations. Building on this principle, we propose a framework that (i) establishes a embodiment equivariance theory for action space and policy design, (ii) introduces an action decoder that enforces configuration equivariance, and (iii) incorporates a geometry-aware network architecture to enhance embodiment-agnostic spatial reasoning. Extensive experiments in both simulation and real-world settings demonstrate that our approach improves pre-training effectiveness and enables efficient fine-tuning on novel robot embodiments. Our code is available at https://github.com/hhcaz/e2vla