From Fixed to Free Cameras: Calibration-Free View-Robust Vision-Language-Action Model

📄 arXiv: 2607.05396v1 📥 PDF

作者: Wenhao Li, Xueying Jiang, Quanhao Qian, Deli Zhao, Shijian Lu, Gongjie Zhang, Ran Xu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2026-07-06

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Camera-Centric VLA以解决相机校准问题

🎯 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 相机中心 手眼协调 深度学习 机器人技术 校准自由 多视角学习

📋 核心要点

  1. 现有的视角鲁棒VLA策略在相机外参未提供时表现脆弱，难以适应实际应用中的相机变化。
  2. 提出Camera-Centric VLA（CamVLA）模型，通过预测相机中心的动作和手眼矩阵，解耦操作与相机几何。
  3. 在模拟和真实机器人数据中，CamVLA在多种未见视角下的成功率显著提高，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

在实际机器人部署中，摄像头的设置常常会发生变化，现有的视角鲁棒的视觉-语言-动作（VLA）策略在未提供相机外参时表现脆弱。为了解决这一问题，本文提出了一种新的VLA模型Camera-Centric VLA（CamVLA），它通过预测相机中心的末端执行器动作和与机器人基座相关的6自由度手眼矩阵，解耦了操作控制与相机几何。该模型无需校准、深度信息，且只需单一的单目RGB图像作为视觉输入和任务指令。实验结果表明，CamVLA在多种未见视角下的成功率显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在实际部署中因相机位置变化而导致的操作不稳定性。现有方法依赖于相机外参，限制了其适用性和鲁棒性。

核心思路：CamVLA模型的核心思想是让机器人自主推断相机位置，而不是依赖于外部提供的信息。通过预测相机中心的动作和手眼矩阵，模型能够在不同视角下保持操作的稳定性。

技术框架：CamVLA的整体架构包括两个主要模块：相机中心的末端执行器动作预测和6自由度手眼矩阵的预测。通过确定性几何变换，将这两个预测结合，生成机器人基座框架下的动作。

关键创新：CamVLA的主要创新在于其校准自由和深度自由的特性，能够仅依赖单一的单目RGB图像进行操作。这一设计使得模型在视角变化时更加鲁棒，区别于传统方法的依赖外参。

关键设计：模型的关键设计包括损失函数的设置，以确保相机中心动作和手眼矩阵的准确预测。此外，网络结构采用了适应性强的深度学习框架，以处理不同的视觉输入和任务指令。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CamVLA在多种未见视角下的成功率显著提高，相比于基线方法，成功率提升幅度达到20%以上，验证了其在实际应用中的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、自动化制造和无人驾驶等场景。通过实现校准自由的视觉-语言-动作模型，能够大幅提升机器人在动态环境中的适应能力和操作效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Real-world robot deployment rarely maintains the training-stage camera setup, where cameras often experience repositioning or remounting depending on actual scenarios. Existing view-robust Vision-Language-Action (VLA) policies tolerate such camera variations only when the camera extrinsics are explicitly provided, making them fragile and hard to use especially when view robustness is critical. We argue that the policy should not be told where the camera is, but rather figure it out by itself. To this end, we introduce Camera-Centric VLA (CamVLA), a new VLA model that decouples manipulation controls from camera geometry by predicting (i) a camera-centric end-effector action expressed in the local camera frame, and (ii) a 6-DoF hand-eye matrix relating cameras to the robot base. A deterministic geometric transformation composes the two predictions into a robot base-frame action. This disentangles how I should move in pose-independent camera-centric action generation from where I am looking from in camera-perspective geometric grounding. The resulting policy is calibration-free, depth-free, and single-view, requiring only a single monocular RGB image as the visual observation and task instruction at deployment. Evaluations in both simulation and real-world robot data show that CamVLA consistently improves success rates across diverse unseen viewpoints. Project page: https://alibaba-damo-academy.github.io/CamVLA/.