Forward Dynamics Models

📄 arXiv: 2610.13117v1 📥 PDF

作者: Zipei Ma, Junzhe Jiang, Jiahui Zhang, Juntong Zhang, Chun Gu, Bozhou Zhang, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-09

备注: Project page: https://logosroboticsgroup.github.io/FDM/

💡 一句话要点

提出前向动力学模型以解决机器人动作预测问题

🎯 匹配领域: 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: 前向动力学模型 机器人动作预测 视觉-语言-动作 世界动作模型 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的VLA和WAM方法在动作预测中存在显著的局限性，尤其是在未来状态的监督和推理成本方面。
  2. 本文提出的FDM模型通过将动作与未来状态预测结合，采用动作特征条件化未来预测，避免了预测误差对动作的影响。
  3. 实验结果显示，FDM在多种任务中表现优异，尤其在LIBERO数据集上取得了99.4%的成功率，相较于现有方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型和世界动作模型（WAM）在基于预训练视觉-语言模型（VLM）和视频生成模型（VGM）上推动了机器人策略学习。然而，VLA模型在学习时缺乏对未来世界状态的显式监督，而WAM模型在条件化动作时会引入额外的推理成本，并使视觉预测误差影响动作。本文提出了前向动力学模型（FDM），通过动作到未来的范式将动作与未来世界状态预测结合。FDM在推理时完全跳过未来生成，避免了计算成本。实验表明，FDM在模拟和真实机器人上均表现出色，在LIBERO上达到了99.4%的平均成功率，并在真实任务上相较于VLA和WAM方法提升了最多13%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有VLA和WAM模型在动作预测中的不足，特别是缺乏对未来状态的显式监督以及推理过程中的计算成本问题。

核心思路：FDM模型通过动作到未来的预测范式，将动作特征与未来状态预测结合，确保未来状态的真实标签能够直接监督策略学习，从而避免预测误差影响动作决策。

技术框架：FDM的整体架构包括动作特征提取模块和未来状态预测模块。动作特征通过预训练的VLM或VGM提取，未来状态预测则基于这些特征进行。推理阶段直接使用动作特征进行决策，而不生成未来状态。

关键创新：FDM的主要创新在于其独特的动作到未来的预测范式，这一设计使得未来状态的预测不再影响动作决策，显著降低了推理过程中的计算负担。

关键设计：在模型设计中，FDM采用了端到端的训练方式，损失函数设计为结合动作特征与未来状态的监督信号，确保模型在训练过程中能够有效学习到动作与未来状态之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，FDM在LIBERO数据集上达到了99.4%的平均成功率，相较于VLA和WAM方法在真实任务中提升了最多13%。这一显著的性能提升表明FDM在机器人动作预测中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能制造和人机交互等。通过提高机器人在复杂环境中的决策能力，FDM模型能够在实际任务中实现更高的成功率，推动智能机器人技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action (VLA) models and world action models (WAMs) have advanced robotic policy learning by building on pretrained vision-language models (VLMs) and video generative models (VGMs), respectively. Yet VLAs learn without explicit supervision from future world states, while WAMs that condition actions on predicted futures incur extra inference cost and let visual prediction errors propagate into actions. We present Forward Dynamics Models (FDM), a family of robotic action models that couples action and future world-state prediction through an action-to-future paradigm. Future prediction is conditioned on action features, never the reverse: end-to-end training lets ground-truth future states supervise the policy through these features, while prediction errors cannot propagate into actions. At inference, FDM skips future generation entirely, avoiding its computational cost. The paradigm is backbone-agnostic, and we instantiate it with both VLM and VGM backbones. Experiments in simulation and on real robots demonstrate the effectiveness of FDM across both backbone families, achieving a state-of-the-art 99.4% average success rate on LIBERO and absolute gains of up to 13% over VLA and WAM methods on real-world tasks.