Semantic Anchoring for Robotic Action Representations

📄 arXiv: 2607.13597v1 📥 PDF

作者: Yuan Xu, Youheng Shi, Chengyang Li, Wentao Zhu, Yizhou Wang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2026-07-15

💡 一句话要点

提出语义锚定方法以改善机器人动作表示的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作 机器人动作表示 语义锚定 泛化能力 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作模型在有限的机器人演示上微调时，语义结构会退化，影响任务成功率和泛化能力。
  2. 本文提出了一种新的方法，通过将动作表示锚定到语义流形上，保留预训练编码器捕获的语义结构。
  3. 实验结果显示，该方法在真实世界的任务上性能提升最多18.7%，在分布外泛化上提升21.5%。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型从预训练的视觉-语言模型中继承了丰富的语义表示，但在有限的机器人演示上进行微调会削弱这种结构并影响泛化能力。本文探讨了什么构成良好的动作表示，并通过系统性探测确认这种结构在微调过程中会退化。我们提出了一种即插即用的方法，将动作表示锚定到语义流形上，同时将表示分解为共享语义通道和私有通道，在推理时丢弃这些通道，保持部署模型不变。通过在不同的VLA基础模型上进行验证，我们的方法在真实世界的任务上提升了最多18.7%的性能，在分布外泛化上提升了21.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在有限机器人演示上微调导致的动作表示语义结构退化问题，现有方法在此过程中无法有效保持语义信息。

核心思路：我们提出了一种锚定方法，将动作表示固定在语义流形上，分解为共享和私有通道，从而在推理时不影响模型的整体结构。

技术框架：整体架构包括预训练的视觉-语言模型作为基础，接着通过锚定机制将动作表示映射到语义流形，最后在推理阶段丢弃私有通道，保持模型的简洁性。

关键创新：本研究的创新点在于引入了语义锚定机制，使得动作表示能够在微调过程中保持其语义结构，与现有方法相比，显著提高了模型的泛化能力。

关键设计：在模型设计中，我们设置了特定的损失函数以优化共享和私有通道的分离，同时确保在推理时不影响模型的性能，具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在真实世界的任务上性能提升最多18.7%，在分布外泛化上提升21.5%。与基线模型相比，显著提高了任务成功率和泛化能力，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、智能家居和人机交互等场景。通过提高机器人在复杂环境中的动作理解和执行能力，能够显著提升其在实际应用中的表现和可靠性，未来可能推动智能机器人技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models inherit rich semantic representations from pretrained Vision-Language Models, yet fine-tuning on limited robot demonstrations degrades this structure and undermines generalization. A fundamental question therefore arises: what constitutes a good action representation? Inspired by the mirror neuron theory's insight that observation and execution share an intention-level encoding, we examine whether a robot's action representations preserve the semantic structure captured by pretrained encoders. Systematic probing confirms that this structure erodes during finetuning, and that its quality synchronizes with both task success and out-of-distribution generalization. We further introduce a plug-and-play method that anchors action representations to a semantic manifold while decomposing representations into a shared semantic channel and a private channel, all discarded at inference, leaving the deployed model unchanged. Validated on different VLA backbones across simulation and real-world benchmarks, our method yields up to +18.7% on real-world in-distribution tasks and +21.5% on out-of-distribution generalization.