TempoBridge: Language-Guided Tempo Control for Vision-Language-Action Policies

📄 arXiv: 2610.09451v1 📥 PDF

作者: Yeonseo Lee, Hyosup Shin, Guebin Hwang, Sungho Jo

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-07

备注: 8 pages, 5 figures. Project page: https://lysees.github.io/tempobridge-page/

💡 一句话要点

提出TempoBridge以解决视觉-语言-动作模型的节奏控制问题

🎯 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: 视觉-语言-动作 节奏控制 多模态学习 机器人操作 语言指导

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作模型在执行任务时缺乏对动作节奏的有效控制，限制了其应用场景。
  2. TempoBridge框架通过提取和调节节奏线索，实现了对动作执行节奏的灵活控制，提升了模型的适应性。
  3. 实验结果表明，TempoBridge在LIBERO任务中显著提高了节奏成功率，并在无节奏线索情况下保持高效能。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型在理解任务执行方面表现出色，但在如何执行任务（如快或慢移动）方面的控制能力有限。本文提出了TempoBridge，一个轻量级框架，利用冻结的VLA表示，根据指令中的节奏线索调节动作，而无需额外的节奏条件机器人演示或特定节奏的基础策略微调。TempoBridge从上下文VLM表示中提取节奏线索，通过因果阶段路由器将其与任务进度对齐，并在执行过程中调节名义运动指令。在LIBERO任务中，TempoBridge在标准节奏指令下将节奏成功率从52.6%提高到89.7%，同时保持高任务成功率。即使在没有节奏线索的情况下，它也能保持接近基线的性能，并且在没有额外训练的情况下对未见过的节奏表达具有良好的泛化能力。对物理机器人的实验进一步展示了语言条件下的节奏调节在现实世界操作中的应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉-语言-动作模型在执行任务时对动作节奏控制不足的问题。现有方法无法灵活应对任务指令中的节奏变化，导致执行效果不佳。

核心思路：TempoBridge通过利用冻结的VLA表示，提取指令中的节奏线索，并在任务执行过程中动态调节动作节奏，从而实现更高效的任务执行。

技术框架：TempoBridge的整体架构包括三个主要模块：节奏线索提取模块、因果阶段路由器和动作调节模块。节奏线索提取模块从VLA表示中获取节奏信息，因果阶段路由器将其与任务进度对齐，最后动作调节模块在执行过程中调整运动指令。

关键创新：TempoBridge的创新之处在于无需额外的节奏条件演示或基础策略微调，直接利用冻结的VLA表示进行节奏调节，这与传统方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，TempoBridge采用了因果推理机制来确保节奏线索与任务进度的有效对齐，同时保持了模型的轻量性，确保在实际应用中能够快速响应。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TempoBridge在LIBERO任务中将节奏成功率从52.6%提升至89.7%，同时在无节奏线索情况下仍能保持接近基线的性能。这表明该框架在节奏调节方面的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

TempoBridge的研究成果在机器人操作、智能家居和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过实现语言指导下的节奏控制，机器人可以更自然地与人类协作，提升操作的灵活性和效率。未来，该技术有望推动更复杂的多模态交互系统的发展。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models are effective at understanding what task to perform, but provide limited control over how it should be executed, such as moving quickly or slowly. We introduce TempoBridge, a lightweight framework that uses frozen VLA representations to modulate actions according to tempo cues in the instruction at each task phase, without additional tempo-conditioned robot demonstrations or tempo-specific base-policy fine-tuning. TempoBridge extracts tempo cues from contextual VLM representations, aligns them with task progress through a causal phase router, and modulates nominal motion commands during execution. Across LIBERO tasks, TempoBridge improves Tempo Success Rate from 52.6% to 89.7% under canonical tempo instructions while retaining high task success. It also preserves near-baseline performance when no tempo cue is present and generalizes to unseen tempo expressions without additional training. Experiments on a physical robot further demonstrate language-conditioned tempo modulation in real-world manipulation.