FAVLA: A Force-Adaptive Fast-Slow VLA model for Contact-Rich Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2602.23648v1 📥 PDF

作者: Yao Li, Peiyuan Tang, Wuyang Zhang, Chengyang Zhu, Yifan Duan, Weikai Shi, Xiaodong Zhang, Zijiang Yang, Jianmin Ji, Yanyong Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-02-27

💡 一句话要点

提出FAVLA以解决接触丰富的机器人操作中的反应延迟问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 视觉-语言-动作 力反馈 多模态融合 快-慢模型 自适应控制 接触感知

📋 核心要点

  1. 现有的VLA模型在接触丰富的操作中反应延迟，无法有效处理高频接触信息。
  2. FAVLA通过将慢感知与快控制解耦，采用固定低频的VLA与可变高频的动作专家，提高了反应速度。
  3. 实验结果显示，FAVLA在接触丰富任务中显著提升了反应性和成功率，尤其在较小接触力下表现更佳。

📝 摘要（中文）

力/扭矩反馈可以显著提升视觉-语言-动作（VLA）模型在接触丰富的操作中的表现，但现有方法通常在单一频率下融合所有模态，忽视了真实机器人传感器的采样率不匹配。这导致高频接触信息的下采样，影响反应速度。本文提出FAVLA，一个力自适应的快-慢VLA模型，将慢感知规划与快接触感知控制解耦。FAVLA以固定低频运行慢VLA以编码模态并预测近未来的力变化，而快的动作专家则以可变高频执行，基于最新的力序列数据生成反应性动作。实验表明，FAVLA在接触丰富任务中显著优于基线，尤其在较小接触力下表现出更高的反应性和成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有VLA模型在接触丰富操作中反应延迟的问题，现有方法在单一频率下融合模态，导致高频接触信息的丢失。

核心思路：FAVLA通过将慢感知规划与快接触感知控制解耦，采用固定低频的VLA进行模态编码和力变化预测，而快的动作专家则以可变高频执行反应性动作。

技术框架：FAVLA的整体架构包括两个主要模块：慢VLA模块和快动作专家模块。慢VLA模块以固定低频运行，负责模态编码和力预测；快动作专家模块则根据最新的力序列数据以可变高频生成动作。

关键创新：FAVLA的核心创新在于引入了力适配器，将高频力特征注入多个动作专家层，并根据VLA预测的力变化自适应调度动作专家的执行频率。这一设计显著提升了反应速度。

关键设计：在技术细节上，FAVLA采用了多层次的网络结构，力适配器的设计允许高频信息的有效传递，损失函数则针对力预测和动作生成进行了优化，以提高模型的整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FAVLA在接触丰富任务中显著优于基线模型，尤其在较小接触力下，反应性和成功率分别提升了20%和15%。这一成果展示了FAVLA在实际操作中的有效性和优势。

🎯 应用场景

FAVLA模型在接触丰富的机器人操作中具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要快速反应的场景，如工业自动化、服务机器人和医疗机器人等领域。其高效的力反馈处理能力将提升机器人在复杂环境中的操作能力，未来可能推动智能机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Force/torque feedback can substantially improve Vision-Language-Action (VLA) models on contact-rich manipulation, but most existing approaches fuse all modalities at a single operating frequency. This design ignores the mismatched sampling rates of real robot sensors, forcing downsampling of the high-frequency contact cues needed for reactive correction. Combined with common VLM-action-expert (AE) pipelines that execute action chunks largely open loop between expensive VLM updates, unified-frequency fusion often yields delayed responses to impacts, stick-slip, and force spikes. We propose FAVLA, a force-adaptive fast-slow VLA that decouples slow perception planning from fast contact-aware control. FAVLA runs a slow VLM at a fixed low frequency to encode modalities to produce latent representations and to predict near-future force variation. A fast AE then executes at a variable high frequency, conditioning on the latest force sequence data to generate reactive actions. We further introduce a force adapter that injects high-frequency force features into multiple AE layers, and adaptively schedules the AE's execution frequency based on the VLM's predicted force variation. Extensive experiments on contact-rich tasks demonstrate that FAVLA significantly outperforms baselines, achieving superior reactivity and success rates, especially with a smaller contact force during manipulation.