SignVLA: A Gloss-Free Vision-Language-Action Framework for Real-Time Sign Language-Guided Robotic Manipulation
作者: Xinyu Tan, Ningwei Bai, Harry Gardener, Zhengyang Zhong, Luoyu Zhang, Liuhaichen Yang, Zhekai Duan, Monkgogi Galeitsiwe, Zezhi Tang
分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2026-02-26
备注: 7 pages, 2 figures
💡 一句话要点
提出SignVLA框架，实现基于手语的实时机器人操作控制
🎯 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: 手语识别 机器人控制 视觉语言动作 无Gloss 人机交互
📋 核心要点
- 现有手语交互依赖gloss标注，成本高且存在信息损失，限制了自然和可扩展的多模态交互。
- SignVLA框架采用无gloss范式，直接将视觉手势映射到语义指令，降低标注成本并避免信息损失。
- 实验结果表明，该系统能有效将手语指令转化为精确的机器人动作，提升了交互的稳定性和一致性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于视觉-语言-动作(VLA)的手语驱动框架SignVLA，用于实现直观且包容的人机交互。与依赖中间gloss标注的传统方法不同，该系统采用无gloss范式，直接将视觉手势映射到语义指令。这种设计降低了标注成本，避免了gloss表示带来的信息损失，从而实现更自然和可扩展的多模态交互。本文侧重于实时字母级指拼接口，为机器人控制提供鲁棒且低延迟的通信通道。与大规模连续手语识别相比，字母级交互在安全关键的具身环境中具有更高的可靠性、可解释性和部署可行性。该pipeline通过几何归一化、时间平滑和词汇优化将连续手势流转换为连贯的语言命令，确保交互的稳定性和一致性。此外，该框架旨在支持未来集成基于Transformer的无gloss手语模型，从而实现可扩展的词级和句子级语义理解。实验结果表明，该系统在不同交互场景下，能够有效地将手语指令转化为精确的机器人动作。这些结果突显了该框架在推进可访问、可扩展和多模态具身智能方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于手语的机器人控制方法通常依赖于gloss标注作为中间监督信号。这种方法存在两个主要问题：一是gloss标注需要大量的人工成本；二是gloss表示本身会造成信息损失，因为手语的表达方式远比gloss更加丰富和细致。因此，如何设计一种无需gloss标注，直接将视觉手势映射到机器人动作的系统，是一个亟待解决的问题。
核心思路：SignVLA框架的核心思路是采用一种无gloss的范式，直接学习从视觉手势到语义指令的映射关系。通过避免中间的gloss表示，可以减少信息损失，并降低标注成本。此外，该框架侧重于字母级指拼交互，而非大规模连续手语识别，从而提高了系统的可靠性、可解释性和部署可行性。
技术框架：SignVLA框架主要包含以下几个模块：1) 视觉手势识别模块，用于从视频流中提取手势特征；2) 几何归一化模块，用于消除手势的尺度和位置变化；3) 时间平滑模块，用于减少手势识别的噪声和抖动；4) 词汇优化模块，用于将连续的手势流转换为连贯的语言命令；5) 机器人控制模块，用于将语言命令转化为机器人动作。整个流程是从视觉输入开始，经过一系列处理，最终驱动机器人执行相应的动作。
关键创新：SignVLA框架最重要的技术创新点在于其无gloss的设计。与传统的基于gloss的方法相比，SignVLA可以直接学习从视觉手势到语义指令的映射关系，避免了中间的gloss表示带来的信息损失和标注成本。此外，该框架还采用了几何归一化、时间平滑和词汇优化等技术，提高了系统的鲁棒性和稳定性。
关键设计：论文中提到几何归一化、时间平滑和词汇优化是关键设计，但没有给出具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。因此，这部分信息未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SignVLA框架能够有效地将手语指令转化为精确的机器人动作。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该系统在不同交互场景下的有效性，并突出了其在推进可访问、可扩展和多模态具身智能方面的潜力。具体性能提升幅度未知。
🎯 应用场景
SignVLA框架具有广泛的应用前景，可用于开发更易于使用和更具包容性的人机交互系统。例如，它可以应用于辅助残疾人操作机器人，或者用于在嘈杂或危险的环境中进行远程机器人控制。此外，该框架还可以作为一种通用的手语交互接口，用于各种智能设备和应用。
📄 摘要（原文）
We present, to our knowledge, the first sign language-driven Vision-Language-Action (VLA) framework for intuitive and inclusive human-robot interaction. Unlike conventional approaches that rely on gloss annotations as intermediate supervision, the proposed system adopts a gloss-free paradigm and directly maps visual sign gestures to semantic instructions. This design reduces annotation cost and avoids the information loss introduced by gloss representations, enabling more natural and scalable multimodal interaction. In this work, we focus on a real-time alphabet-level finger-spelling interface that provides a robust and low-latency communication channel for robotic control. Compared with large-scale continuous sign language recognition, alphabet-level interaction offers improved reliability, interpretability, and deployment feasibility in safety-critical embodied environments. The proposed pipeline transforms continuous gesture streams into coherent language commands through geometric normalization, temporal smoothing, and lexical refinement, ensuring stable and consistent interaction. Furthermore, the framework is designed to support future integration of transformer-based gloss-free sign language models, enabling scalable word-level and sentence-level semantic understanding. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed system in grounding sign-derived instructions into precise robotic actions under diverse interaction scenarios. These results highlight the potential of the framework to advance accessible, scalable, and multimodal embodied intelligence.