VCA: Vision-Click-Action Framework for Precise Manipulation of Segmented Objects in Target Ambiguous Environments

📄 arXiv: 2602.23583v1 📥 PDF

作者: Donggeon Kim, Seungwon Jan, Hyeonjun Park, Daegyu Lim

分类: cs.RO

发布日期: 2026-02-27

备注: Submitted to UR 2026

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出VCA框架，通过视觉点击交互实现目标歧义环境下的精确物体操作

🎯 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: 机器人操作 视觉交互 目标分割 人机交互 视觉-点击-动作 实例分割 目标识别

📋 核心要点

  1. VLA模型依赖语言指令，在目标对象存在歧义的环境中，难以精确识别和操作目标，认知负担重。
  2. VCA框架使用视觉点击交互代替语言指令，操作员通过点击2D相机视图中的目标对象来明确指定操作目标。
  3. 实验结果表明，VCA框架能够有效实现对指定目标对象的实例级操作，降低了操作难度。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作(VLA)模型对语言的依赖引入了歧义、认知负担，以及在具有多个视觉相似对象的环境中精确识别对象和执行顺序任务的困难。为了解决这些局限性，我们提出了视觉-点击-动作(VCA)框架，该框架使用预训练的分割模型，用直接的、基于点击的视觉交互取代了冗长的文本命令。通过允许操作员在机器人的2D相机视图中通过视觉选择来明确指定目标对象，VCA减少了解释错误，降低了认知负荷，并为现实世界中的机器人操作提供了一种实用且可扩展的语言驱动界面的替代方案。实验结果验证了所提出的VCA框架实现了对指定目标对象的有效实例级操作。

🔬 方法详解

问题定义：现有Vision-Language-Action (VLA)模型依赖于语言指令来指定机器人需要操作的目标。然而，在目标对象存在歧义的环境中（例如，多个外观相似的物体），语言指令容易产生歧义，导致机器人难以准确识别目标。此外，复杂的语言指令也增加了操作员的认知负担，限制了VLA模型在实际机器人操作中的应用。

核心思路：VCA框架的核心思路是用视觉点击交互代替语言指令。操作员直接在机器人的2D相机视图中点击目标对象，从而明确指定需要操作的物体。这种方式避免了语言歧义，降低了认知负担，并且更加直观和易于操作。

技术框架：VCA框架主要包含以下几个模块：1) 图像输入模块：从机器人的2D相机获取图像。2) 分割模型：使用预训练的分割模型对图像进行分割，识别出图像中的各个物体实例。3) 点击交互模块：允许操作员在图像上点击目标对象。4) 目标选择模块：根据点击位置，确定操作员选择的目标物体实例。5) 动作执行模块：根据选择的目标物体，执行相应的机器人操作。

关键创新：VCA框架的关键创新在于使用视觉点击交互代替语言指令，从而解决了VLA模型在目标歧义环境中面临的问题。与传统的VLA模型相比，VCA框架更加直观、易于操作，并且能够更准确地识别目标物体。

关键设计：VCA框架的关键设计包括：1) 使用预训练的分割模型，提高物体识别的准确性和鲁棒性。2) 设计直观的点击交互界面，方便操作员选择目标物体。3) 优化目标选择算法，确保能够准确地根据点击位置确定目标物体实例。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节，论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了VCA框架的有效性。实验结果表明，VCA框架能够准确地识别和操作目标物体，并且在目标歧义环境中表现出优于传统VLA模型的性能。具体的性能数据和提升幅度在摘要和论文正文中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

VCA框架可应用于各种需要精确物体操作的机器人任务中，例如：工业自动化、医疗机器人、家庭服务机器人等。该框架能够提高机器人操作的准确性和效率，降低操作难度，并扩展机器人应用场景。未来，VCA框架可以与其他感知技术（如3D视觉、触觉感知）相结合，实现更加智能和灵活的机器人操作。

📄 摘要（原文）

The reliance on language in Vision-Language-Action (VLA) models introduces ambiguity, cognitive overhead, and difficulties in precise object identification and sequential task execution, particularly in environments with multiple visually similar objects. To address these limitations, we propose Vision-Click-Action (VCA), a framework that replaces verbose textual commands with direct, click-based visual interaction using pretrained segmentation models. By allowing operators to specify target objects clearly through visual selection in the robot's 2D camera view, VCA reduces interpretation errors, lowers cognitive load, and provides a practical and scalable alternative to language-driven interfaces for real-world robotic manipulation. Experimental results validate that the proposed VCA framework achieves effective instance-level manipulation of specified target objects. Experiment videos are available at https://robrosinc.github.io/vca/.