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: 2026-02-28
💡 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 人机交互 无义素学习 视觉语言动作 具身智能 字母级指拼
📋 核心要点
- 传统手语机器人控制依赖义素标注，成本高且易损失信息，限制了自然交互。
- SignVLA框架无需义素标注，直接将视觉手势映射为语义指令，降低成本并提升交互性。
- 实验表明，SignVLA能有效将手语指令转化为精确的机器人动作，具身智能潜力巨大。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于手语的视觉-语言-动作(VLA)框架SignVLA，用于直观和包容的人机交互。与依赖于义素标注的传统方法不同，该系统采用无义素范式，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，避免了义素表示带来的信息损失，从而实现了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和低延迟的通信通道。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提供了更高的可靠性、可解释性和部署可行性。该流程通过几何归一化、时间平滑和词汇精炼将连续手势流转换为连贯的语言命令，确保稳定和一致的交互。此外，该框架旨在支持未来集成基于Transformer的无义素手语模型，从而实现可扩展的词级和句子级语义理解。实验结果表明，该系统在各种交互场景中将手语指令转化为精确的机器人动作是有效的。这些结果突出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：现有手语驱动的机器人控制方法通常依赖于义素（gloss）作为中间监督信号。这种方法存在两个主要痛点：一是义素标注需要大量的人工成本；二是义素表示本身会造成信息损失，因为手语的表达远比义素更加丰富和细腻。因此，如何降低标注成本，同时避免信息损失，实现更自然和可扩展的手语机器人交互是一个关键问题。
核心思路：SignVLA框架的核心思路是采用一种无义素（gloss-free）的范式，直接将视觉手势映射到语义指令。通过这种方式，可以避免对义素的依赖，从而降低标注成本，并保留手语表达的丰富信息。此外，该框架还侧重于字母级指拼交互，以提高系统的可靠性、可解释性和部署可行性。
技术框架：SignVLA框架的整体架构包含以下几个主要模块：1) 视觉手势识别模块：负责从视频流中提取手势特征。2) 几何归一化模块：对提取的手势特征进行几何归一化，以消除手势大小、位置等因素的影响。3) 时间平滑模块：对归一化后的手势特征进行时间平滑，以减少噪声的影响。4) 词汇精炼模块：将平滑后的手势特征转换为连贯的语言命令。5) 机器人控制模块：根据语言命令控制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义素的范式。与传统的基于义素的方法相比，SignVLA直接学习从视觉手势到语义指令的映射，避免了对义素的依赖，从而降低了标注成本，并保留了手语表达的丰富信息。此外，该框架还采用了几何归一化、时间平滑和词汇精炼等技术，以提高系统的鲁棒性和准确性。
关键设计：在视觉手势识别模块中，可以使用各种现有的手势识别模型，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。几何归一化模块可以使用仿射变换等方法。时间平滑模块可以使用滑动平均或卡尔曼滤波等方法。词汇精炼模块可以使用隐马尔可夫模型（HMM）或条件随机场（CRF）等方法。机器人控制模块可以使用ROS（Robot Operating System）等机器人软件平台。
🖼️ 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。在不同的交互场景下，该系统都表现出了良好的性能。与传统的基于义素的方法相比，SignVLA在标注成本和交互自然性方面都具有明显的优势。具体性能数据未知，但论文强调了其在不同场景下的有效性。
🎯 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，可以将其应用于辅助残疾人操作机器人、远程控制机器人、智能家居控制等领域。该研究有助于推动可访问、可扩展和多模态具身智能的发展，促进人与机器人之间的更自然、更高效的协作。
📄 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.