VLA^2: Empowering Vision-Language-Action Models with an Agentic Framework for Unseen Concept Manipulation

📄 arXiv: 2510.14902v1 📥 PDF

作者: Han Zhao, Jiaxuan Zhang, Wenxuan Song, Pengxiang Ding, Donglin Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-16

💡 一句话要点

VLA^2：利用Agent框架增强VLA模型处理未见概念操作的能力

🎯 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 机器人操作 泛化能力 Agent框架 知识融合 网络检索 对象检测

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型在处理未见过的物体概念时泛化能力不足，成功率显著下降。
  2. VLA^2框架利用OpenVLA作为骨干，结合网络检索和对象检测等外部模块，提供视觉和文本知识。
  3. 实验表明，VLA^2在困难级别泛化基准上成功率提升44.2%，在所有定制环境中平均提升20.2%。

📝 摘要（中文）

现有的视觉-语言-动作(VLA)模型在大型机器人数据集上预训练后，展现出强大的多任务能力，并且能够很好地泛化到操作任务中视觉和语言指令的各种变化。然而，当面对训练数据之外的对象概念时，例如数据集中未见过的对象描述和纹理，它们的成功率会显著下降。为了解决这个问题，我们提出了一个新的Agent框架VLA^2，它利用OpenVLA作为执行骨干，并有效地利用诸如网络检索和对象检测等外部模块，为VLA提供关于目标对象的视觉和文本知识。这种方法减轻了处理分布外对象时的泛化失败。基于LIBERO模拟环境，我们引入了新的对象和对象描述，构建了一个新的评估基准，包含三个难度级别，以测试我们方法的有效性。我们的框架成功地超越了当前最先进的模型在我们设计的困难级别泛化基准上。与独立的OpenVLA基线相比，VLA^2在困难级别基准上的成功率提高了44.2%，在所有定制环境中平均提高了20.2%，而没有降低在域内任务上的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有VLA模型在处理训练集中未见过的物体概念时，泛化能力显著下降。这些未见过的概念包括新的物体描述和纹理等。现有方法难以有效地利用外部知识来弥补这一缺陷，导致在实际应用中表现不佳。

核心思路：VLA^2的核心思路是引入一个Agent框架，该框架能够自主地利用外部知识来增强VLA模型对未见概念的理解和处理能力。通过集成网络检索和对象检测等模块，VLA^2可以获取关于目标对象的视觉和文本信息，从而弥补训练数据的不足。

技术框架：VLA^2的整体架构包含以下几个主要模块：1) OpenVLA骨干网络，负责执行操作指令；2) 网络检索模块，用于从互联网上检索关于目标对象的文本描述；3) 对象检测模块，用于识别场景中的目标对象并提取视觉特征；4) 知识融合模块，将检索到的文本信息和检测到的视觉特征融合到VLA模型的输入中，从而增强模型对目标对象的理解。整个流程是，给定一个操作指令，VLA^2首先利用网络检索和对象检测模块获取外部知识，然后将这些知识融合到OpenVLA的输入中，最后由OpenVLA执行操作。

关键创新：VLA^2最重要的技术创新点在于其Agent框架的设计，该框架能够自主地利用外部知识来增强VLA模型的泛化能力。与传统的VLA模型相比，VLA^2不再仅仅依赖于训练数据，而是能够主动地获取和利用外部信息，从而更好地处理未见过的物体概念。

关键设计：在网络检索模块中，使用了基于文本相似度的检索算法，以确保检索到的信息与目标对象相关。在对象检测模块中，使用了预训练的物体检测模型，例如Faster R-CNN或YOLO，以提高检测的准确率。在知识融合模块中，使用了注意力机制，以动态地调整不同知识来源的权重。损失函数方面，沿用了OpenVLA的损失函数，并在其基础上增加了一个正则化项，以防止模型过度依赖外部知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VLA^2在LIBERO模拟环境中进行了广泛的实验评估。结果表明，VLA^2在困难级别泛化基准上成功率提升了44.2%，在所有定制环境中平均提升了20.2%，并且没有降低在域内任务上的性能。这些结果表明，VLA^2能够有效地增强VLA模型处理未见概念操作的能力。

🎯 应用场景

VLA^2具有广泛的应用前景，例如智能家居、自动驾驶、工业机器人等领域。它可以使机器人更好地理解人类指令，并在复杂环境中执行各种操作任务。通过增强VLA模型的泛化能力，VLA^2可以提高机器人在实际应用中的可靠性和效率，从而推动人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Current vision-language-action (VLA) models, pre-trained on large-scale robotic data, exhibit strong multi-task capabilities and generalize well to variations in visual and language instructions for manipulation. However, their success rate drops significantly when faced with object concepts outside the training data, such as unseen object descriptions and textures in the dataset. To address this, we propose a novel agentic framework, VLA^2, which leverages OpenVLA as the execution backbone and effectively leverages external modules such as web retrieval and object detection to provide visual and textual knowledge about target objects to the VLA. This approach mitigates generalization failure when handling out-of-distribution objects. Based on the LIBERO simulation environment, we introduced novel objects and object descriptions to construct a new evaluation benchmark with three difficulty levels to test the effectiveness of our method. Our framework successfully outperformed the current state-of-the-art models on our designed hard-level generalization benchmark. Compared to the standalone OpenVLA baseline, VLA^2 achieves a 44.2% improvement in the success rate in the hard-level benchmark and an average improvement of 20.2% in all customized environments without any performance degradation on in-domain tasks. Project website: https://vla-2.github.io.