Explainable Adversarial-Robust Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2512.11865v1 📥 PDF

作者: Ju-Young Kim, Ji-Hong Park, Myeongjun Kim, Gun-Woo Kim

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-12-05

备注: Accepted to MobieSec 2025 (poster session)

💡 一句话要点

提出可解释的对抗鲁棒视觉-语言-动作模型，用于提升机器人操作在智能农业中的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 视觉-语言-动作模型 对抗鲁棒性 可解释性 智能农业 光度扰动 自然语言解释

📋 核心要点

  1. 智能农业系统中，基于RGB相机的视觉感知和机器人操作易受光照等扰动影响，导致对抗攻击下的系统失效。
  2. 论文提出基于OpenVLA-OFT框架的视觉-语言-动作模型，集成Evidence-3模块检测扰动并生成自然语言解释。
  3. 实验表明，该模型显著降低了动作预测的L1损失，提升了在对抗环境下的动作预测准确性和可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种可解释的对抗鲁棒视觉-语言-动作模型，该模型基于OpenVLA-OFT框架，旨在解决智能农业中依赖RGB相机感知和机器人操作的系统易受光度扰动（如色调、光照和噪声变化）影响的问题。该模型集成了一个Evidence-3模块，用于检测光度扰动，并生成关于其原因和影响的自然语言解释。实验结果表明，与基线模型相比，该模型在当前动作L1损失上降低了21.7%，在后续动作L1损失上降低了18.4%，证明了其在对抗条件下具有更高的动作预测准确性和可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：现有智能农业系统中，机器人操作依赖RGB相机进行视觉感知，但RGB相机容易受到光照、色调、噪声等光度扰动的影响。这些扰动会导致系统在对抗攻击下性能显著下降，甚至完全失效。因此，如何提高视觉-语言-动作模型在光度扰动下的鲁棒性，是本文要解决的核心问题。现有方法缺乏对扰动原因和影响的解释能力，难以进行针对性的防御。

核心思路：论文的核心思路是构建一个可解释的对抗鲁棒视觉-语言-动作模型，通过集成Evidence-3模块，使模型能够检测光度扰动，并生成自然语言解释，从而提高模型的可解释性和鲁棒性。这种设计允许模型不仅能够预测动作，还能理解并解释其预测的原因，从而更容易进行调试和改进。

技术框架：该模型基于OpenVLA-OFT框架构建，主要包含以下模块：1) 视觉感知模块：负责从RGB图像中提取视觉特征。2) 语言理解模块：负责理解输入的自然语言指令。3) 动作预测模块：负责根据视觉特征和语言指令预测机器人的动作。4) Evidence-3模块：这是论文的关键创新，负责检测光度扰动，并生成关于其原因和影响的自然语言解释。整体流程是：输入RGB图像和自然语言指令，视觉感知模块和语言理解模块分别提取视觉特征和语言特征，然后将这些特征输入到动作预测模块和Evidence-3模块中，动作预测模块预测机器人的动作，Evidence-3模块检测光度扰动并生成自然语言解释。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于集成了Evidence-3模块，该模块能够检测光度扰动，并生成关于其原因和影响的自然语言解释。与现有方法相比，该方法不仅能够提高模型在对抗条件下的鲁棒性，还能够提高模型的可解释性，使得用户能够理解模型预测的原因，从而更容易进行调试和改进。

关键设计：关于Evidence-3模块的具体设计细节未知，摘要中没有详细说明。但是可以推测，该模块可能使用了某种形式的注意力机制或因果推理模型，以便能够识别光度扰动，并生成关于其原因和影响的自然语言解释。损失函数方面，论文使用了Current Action L1 loss和Next Actions L1 loss来评估动作预测的准确性。具体的网络结构和参数设置未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，与基线模型相比，该模型在当前动作L1损失上降低了21.7%，在后续动作L1损失上降低了18.4%。这表明该模型在对抗条件下具有更高的动作预测准确性和可解释性，能够有效应对光度扰动带来的挑战，显著提升了机器人在复杂环境下的操作性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能农业、自动驾驶、智能监控等领域。在智能农业中，可以提高机器人操作在复杂光照条件下的稳定性和可靠性。在自动驾驶中，可以提高车辆在恶劣天气条件下的感知能力。在智能监控中，可以提高监控系统在光照变化下的准确性。该研究有助于推动机器人技术在实际场景中的应用，并提高人工智能系统的可靠性和安全性。

📄 摘要（原文）

Smart farming has emerged as a key technology for advancing modern agriculture through automation and intelligent control. However, systems relying on RGB cameras for perception and robotic manipulators for control, common in smart farming, are vulnerable to photometric perturbations such as hue, illumination, and noise changes, which can cause malfunction under adversarial attacks. To address this issue, we propose an explainable adversarial-robust Vision-Language-Action model based on the OpenVLA-OFT framework. The model integrates an Evidence-3 module that detects photometric perturbations and generates natural language explanations of their causes and effects. Experiments show that the proposed model reduces Current Action L1 loss by 21.7% and Next Actions L1 loss by 18.4% compared to the baseline, demonstrating improved action prediction accuracy and explainability under adversarial conditions.