Echo: Coupled Action and Task Status Signal Denoising for Vision Language Action Models

📄 arXiv: 2610.31569v1 📥 PDF

作者: Yufeng Liu, Bohao Fan, Juntu Zhao, Xinyi Wang, Hang Yu, Wenzhuan Luo, Yingzhi Wang, Qinghai Li, Yingdong Hu, Junliang Guo, Richard Wang, Dequan Wang, Yang Gao, Cheng Ma

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-22

备注: Project page: https://lyfeng001.github.io/Echo/

💡 一句话要点

提出Echo框架以解决任务状态信号与动作生成的集成问题

🎯 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: 视觉语言动作模型 任务状态信号 动作生成 无监督学习 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有方法在集成任务状态信号时，通常需要细粒度的监督、外部监控模型或复杂的架构设计，限制了其应用。
  2. Echo框架通过无帧级进度注释的方式学习任务状态信号，并将状态预测与动作生成整合在单一模型中，简化了设计。
  3. 实验结果表明，Echo在真实操作中能够准确预测任务状态，并在策略性能上实现了一致的提升。

📝 摘要（中文）

本研究提出了Echo框架，旨在通过无帧级进度注释的任务状态信号学习，简化视觉语言动作模型中的状态预测和动作生成。Echo通过将任务状态表示为停止和失败信号，并与机器人动作共同去噪，能够有效区分执行过程、成功完成和失败。该框架构建了成功、失败和恢复轨迹，利用互补监督特性来学习信号，并通过控制信号与动作之间的交互，提升了动作生成的准确性。大量真实世界的操作实验表明，Echo能够准确预测任务状态，并显著提高策略性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有视觉语言动作模型在任务状态信号学习与动作生成集成中的不足，特别是对细粒度监督的依赖和复杂架构的挑战。

核心思路：Echo框架通过将任务状态表示为停止和失败信号，并与动作共同去噪，避免了对细粒度进度注释的需求，从而简化了学习过程。

技术框架：Echo的整体架构包括任务状态信号的学习模块和动作生成模块，二者通过信号与动作的交互进行集成，形成一个紧凑的设计。

关键创新：Echo的主要创新在于其无监督的任务状态信号学习方法，以及通过控制信号与动作的交互来实现更高效的去噪过程，这与现有方法的设计理念有本质区别。

关键设计：在技术细节上，Echo构建了成功、失败和恢复轨迹，利用互补监督特性进行信号学习，并设计了相应的损失函数以优化信号预测与动作生成的协同效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Echo在任务状态预测的准确性上达到了XX%，相较于基线模型提升了YY%。在策略性能方面，Echo的引入使得成功率提高了ZZ%，展现了其在真实操作中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化任务执行和人机交互等场景。通过提高机器人对任务状态的理解能力，Echo框架能够在复杂环境中实现更高效的任务执行和故障恢复，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recognizing task completion and failure enables robots to stop upon success and initiate recovery or replanning after failure. Existing methods augment Vision Language Action (VLA) policies with task status signal prediction to support these execution decisions. However, learning and integrating these signals can require fine-grained supervision, external monitoring models, or complex architectural designs. Moreover, the potential of task status signals to directly guide action generation remains underexplored. We present Echo, a framework that combines task status signal learning without frame-level progress annotations with a compact design for status prediction and action generation within a single VLA. Specifically, Echo represents task status with stop and failure signals, added as two dimensions of each action chunk and denoised together with robot actions. Their combination distinguishes ongoing execution, successful completion, and failure. To learn these signals without fine-grained progress annotations, Echo constructs successful, failed, and recovery trajectories with complementary supervision properties. To enable status signal-guided action generation, Echo controls interactions between the signals and actions and denoises the signals faster than the actions. These allow later action denoising steps to condition on cleaner status estimates while preserving accurate signal prediction. Extensive real-world manipulation experiments show that Echo accurately predicts task status and consistently improves policy performance.