3D CAVLA: Leveraging Depth and 3D Context to Generalize Vision Language Action Models for Unseen Tasks
作者: Vineet Bhat, Yu-Hsiang Lan, Prashanth Krishnamurthy, Ramesh Karri, Farshad Khorrami
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-05-09
备注: Accepted at the 1st Workshop on 3D LLM/VLA, CVPR 2025
💡 一句话要点
提出3D-CAVLA以提升机器人在未知任务中的操作能力
🎯 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: 机器人操作 视觉-语言模型 深度感知 思维链推理 任务导向检测 多模态学习 零-shot学习
📋 核心要点
- 现有的视觉-语言模型在处理未知任务时，缺乏足够的场景上下文意识，导致操作成功率低。
- 本文提出3D-CAVLA模型，通过结合深度感知和思维链推理，增强模型对场景的理解和任务适应能力。
- 实验结果显示，3D-CAVLA在LIBERO任务套件中成功率达到98.1%，在未知任务上提升了8.8%。
📝 摘要（中文）
在3D机器人操作中，需要学习机器人的关节空间轨迹。机器人必须具备语义和视觉感知能力，以将其工作空间的实际映射转化为物体操作所需的低级控制。本文探讨了通过整合思维链推理、深度感知和任务导向的兴趣区域检测，来提高视觉-语言-动作模型的场景上下文意识。实验结果表明，3D-CAVLA模型在LIBERO仿真环境中成功率达到98.1%，并在未知任务上实现了8.8%的绝对提升。我们将开源代码和未知任务数据集，以促进社区研究。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在3D环境中进行操作时，现有视觉-语言模型在未知任务中的适应性不足的问题。现有方法通常依赖于RGB图像和语言指令，缺乏对场景深度和上下文的全面理解，导致操作成功率低下。
核心思路：论文提出的3D-CAVLA模型通过整合深度感知、思维链推理和任务导向的兴趣区域检测，增强了模型对复杂场景的理解能力，从而提高了机器人在未知任务中的操作成功率。
技术框架：3D-CAVLA模型的整体架构包括输入模块（接收RGB图像和语言指令）、深度感知模块（提取场景深度信息）、思维链推理模块（进行逻辑推理）以及输出模块（生成关节控制指令）。各模块协同工作，以实现更高效的任务执行。
关键创新：3D-CAVLA的主要创新在于将深度感知与思维链推理相结合，显著提升了模型对场景的理解能力。这一设计使得模型能够在面对未知任务时，依然保持较高的成功率，与传统方法相比具有本质的区别。
关键设计：在模型设计中，采用了多层卷积神经网络来处理RGB图像，并结合深度信息进行特征提取。同时，损失函数设计为多任务损失，以平衡不同任务的学习目标，确保模型在多种任务上的泛化能力。
📊 实验亮点
3D-CAVLA模型在LIBERO仿真环境中表现出色，成功率达到98.1%。在未知任务上，该模型实现了8.8%的绝对提升，展示了其强大的零-shot学习能力，显著优于现有的视觉-语言模型。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化制造和服务机器人等。通过提升机器人在复杂环境中的操作能力，3D-CAVLA可以在实际应用中实现更高效的物体操作和任务执行，具有重要的商业价值和社会影响。
📄 摘要（原文）
Robotic manipulation in 3D requires learning an $N$ degree-of-freedom joint space trajectory of a robot manipulator. Robots must possess semantic and visual perception abilities to transform real-world mappings of their workspace into the low-level control necessary for object manipulation. Recent work has demonstrated the capabilities of fine-tuning large Vision-Language Models (VLMs) to learn the mapping between RGB images, language instructions, and joint space control. These models typically take as input RGB images of the workspace and language instructions, and are trained on large datasets of teleoperated robot demonstrations. In this work, we explore methods to improve the scene context awareness of a popular recent Vision-Language-Action model by integrating chain-of-thought reasoning, depth perception, and task-oriented region of interest detection. Our experiments in the LIBERO simulation environment show that our proposed model, 3D-CAVLA, improves the success rate across various LIBERO task suites, achieving an average success rate of 98.1$\%$. We also evaluate the zero-shot capabilities of our method, demonstrating that 3D scene awareness leads to robust learning and adaptation for completely unseen tasks. 3D-CAVLA achieves an absolute improvement of 8.8$\%$ on unseen tasks. We will open-source our code and the unseen tasks dataset to promote community-driven research here: https://3d-cavla.github.io