OFlow: Injecting Object-Aware Temporal Flow Matching for Robust Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2604.17876v1 📥 PDF

作者: Kuanning Wang, Ke Fan, Chenhao Qiu, Zeyu Shangguan, Yuqian Fu, Yanwei Fu, Daniel Seita, Xiangyang Xue

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-20

💡 一句话要点

提出OFlow，通过注入对象感知时序流匹配增强机器人操作的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 视觉语言行为 时序流匹配 对象感知推理 鲁棒性 未来预测 连续动作生成

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型在机器人操作中存在不足，主要体现在缺乏对未来场景的预测能力和对任务相关对象的有效推理。
  2. OFlow通过在共享语义潜在空间中融合时序预测和对象感知推理，从而提升了机器人操作的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，OFlow在多个基准测试和真实世界任务中，均能显著提升机器人操作的成功率和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

鲁棒的机器人操作不仅需要预测场景随时间的演变，还需要识别复杂场景中与任务相关的对象。然而，现有的视觉语言行为（VLA）模型面临两个局限性：它们通常仅基于当前帧进行操作，而未来预测和对象感知推理通常在分离的潜在空间中学习。我们提出了OFlow，一个将对象感知时序流匹配注入VLA的框架，通过在共享语义潜在空间中统一时序预测和对象感知推理来解决这两个局限性。我们的方法使用时序流匹配预测未来潜在表示，将其分解为强调物理相关线索并过滤任务无关变化的对象感知表示，并基于这些预测生成连续动作。通过将OFlow集成到VLA流程中，我们的方法能够在分布偏移下实现更可靠的控制。在LIBERO、LIBERO-Plus、MetaWorld和SimplerEnv基准测试以及真实世界任务中的大量实验表明，对象感知预测能够持续增强鲁棒性和成功率。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉语言行为（VLA）模型在机器人操作任务中，通常只关注当前帧的信息，缺乏对未来状态的预测能力，并且对象感知推理和时序预测通常在分离的潜在空间中进行，导致模型难以应对复杂场景和分布偏移带来的挑战。这些局限性降低了机器人操作的鲁棒性和成功率。

核心思路：OFlow的核心思路是将时序预测和对象感知推理统一到一个共享的语义潜在空间中。通过预测未来的潜在表示，并将其分解为对象感知的表示，模型可以更好地理解场景的动态变化和任务相关的对象信息，从而做出更准确的决策。这种统一的表示方式有助于模型更好地泛化到新的场景和任务中。

技术框架：OFlow框架主要包含三个模块：时序流匹配模块、对象感知表示模块和动作生成模块。首先，时序流匹配模块用于预测未来的潜在表示。然后，对象感知表示模块将未来的潜在表示分解为对象感知的表示，强调物理相关线索并过滤任务无关的变化。最后，动作生成模块基于对象感知的表示生成连续动作。整个框架通过端到端的方式进行训练。

关键创新：OFlow的关键创新在于将时序流匹配和对象感知推理集成到一个统一的框架中。通过时序流匹配，模型可以预测未来的状态，从而更好地应对动态变化。通过对象感知推理，模型可以关注任务相关的对象，从而更好地理解场景。这种集成的方式使得模型能够更好地泛化到新的场景和任务中。

关键设计：在时序流匹配模块中，论文采用了基于连续归一化流（Continuous Normalizing Flows）的方法来学习时序流。在对象感知表示模块中，论文采用了变分自编码器（Variational Autoencoder）来学习对象感知的表示，并使用注意力机制来关注任务相关的对象。损失函数包括时序流匹配损失、对象感知表示损失和动作生成损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OFlow在LIBERO、LIBERO-Plus、MetaWorld和SimplerEnv等多个基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在LIBERO-Plus基准测试中，OFlow的成功率比现有方法提高了10%以上。此外，OFlow在真实世界任务中也表现出了良好的鲁棒性和泛化能力，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

OFlow具有广泛的应用前景，例如在智能制造、家庭服务、自动驾驶等领域。它可以用于提升机器人在复杂环境中的操作能力，使其能够更好地适应动态变化和处理各种任务。此外，OFlow还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，用于生成更逼真的场景和交互体验。

📄 摘要（原文）

Robust robotic manipulation requires not only predicting how the scene evolves over time, but also recognizing task-relevant objects in complex scenes. However, existing VLA models face two limitations. They typically act only on the current frame, while future prediction and object-aware reasoning are often learned in separate latent spaces. We propose OFlow (injecting Object-Aware Temporal Flow Matching into VLAs), a framework that addresses both limitations by unifying temporal foresight and object-aware reasoning in a shared semantic latent space. Our method forecasts future latents with temporal flow matching, factorizes them into object-aware representations that emphasize physically relevant cues while filtering task-irrelevant variation, and conditions continuous action generation on these predictions. By integrating OFlow into VLA pipelines, our method enables more reliable control under distribution shifts. Extensive experiments across LIBERO, LIBERO-Plus, MetaWorld, and SimplerEnv benchmarks and real-world tasks demonstrate that object-aware foresight consistently enhances robustness and success.