SwitchVLA: Execution-Aware Task Switching for Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2506.03574v1 📥 PDF

作者: Meng Li, Zhen Zhao, Zhengping Che, Fei Liao, Kun Wu, Zhiyuan Xu, Pei Ren, Zhao Jin, Ning Liu, Jian Tang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-04

备注: Website: https://switchvla.github.io

💡 一句话要点

提出SwitchVLA以解决动态环境中的任务切换问题

🎯 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 动态环境 任务切换 行为调制 机器人交互

📋 核心要点

  1. 现有的VLA模型假设任务意图是静态的，无法应对动态环境中用户意图的实时变化，限制了机器人与用户的自然交互。
  2. SwitchVLA通过将任务切换建模为行为调制问题，利用执行状态和指令上下文来实现灵活的任务切换，避免了外部规划器的依赖。
  3. 实验结果显示，SwitchVLA在模拟和真实世界的机器人操作中均表现出色，任务成功率和交互自然性均优于现有基线模型。

📝 摘要（中文）

在动态环境中部署的机器人不仅需要遵循多样的语言指令，还必须在用户意图变化时灵活适应。尽管近期的视觉-语言-动作（VLA）模型在多任务学习和指令遵循方面取得了进展，但它们通常假设任务意图是静态的，无法在执行过程中响应新的指令。为此，本文提出了SwitchVLA，一个统一的、执行感知的框架，能够在没有外部规划器或额外切换特定数据的情况下实现平滑和反应灵敏的任务切换。我们将任务切换建模为一个基于执行状态和指令上下文的行为调制问题。通过将专家演示分割为时间上有根的接触阶段，使得策略能够推断任务进展并相应调整其行为。实验结果表明，SwitchVLA在任务成功率和交互自然性方面超越了先前的VLA基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在动态环境中执行任务时，无法及时响应用户意图变化的问题。现有的VLA模型通常假设任务意图是静态的，导致在执行过程中无法适应新的指令。

核心思路：SwitchVLA的核心思路是将任务切换视为基于执行状态和指令上下文的行为调制问题。通过这种方式，机器人能够在执行过程中灵活调整其行为，以适应新的指令。

技术框架：SwitchVLA的整体架构包括任务切换模块和行为生成模块。任务切换模块负责根据当前执行状态和指令上下文来调整任务，而行为生成模块则生成适应不同行为模式的动作序列。

关键创新：SwitchVLA的主要创新在于其执行感知的任务切换能力，能够在没有外部规划器的情况下实现平滑的任务切换。这一设计使得机器人能够在动态环境中更自然地与用户交互。

关键设计：在技术细节上，SwitchVLA采用了条件轨迹建模的方法来训练多行为条件策略，允许机器人在不同的行为模式下生成灵活的动作块。

📊 实验亮点

实验结果表明，SwitchVLA在任务成功率和交互自然性方面显著优于先前的VLA基线，具体表现为任务成功率提升了XX%，交互自然性评分提高了YY%。这些结果表明SwitchVLA在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

SwitchVLA的研究成果在零售、家庭等动态环境中具有广泛的应用潜力。机器人能够根据实时变化的用户指令进行灵活的任务切换，从而提升用户体验和交互自然性。未来，该技术有望在服务机器人、智能家居等领域得到更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Robots deployed in dynamic environments must be able to not only follow diverse language instructions but flexibly adapt when user intent changes mid-execution. While recent Vision-Language-Action (VLA) models have advanced multi-task learning and instruction following, they typically assume static task intent, failing to respond when new instructions arrive during ongoing execution. This limitation hinders natural and robust interaction in dynamic settings, such as retail or household environments, where real-time intent changes are common. We propose SwitchVLA, a unified, execution-aware framework that enables smooth and reactive task switching without external planners or additional switch-specific data. We model task switching as a behavior modulation problem conditioned on execution state and instruction context. Expert demonstrations are segmented into temporally grounded contact phases, allowing the policy to infer task progress and adjust its behavior accordingly. A multi-behavior conditional policy is then trained to generate flexible action chunks under varying behavior modes through conditioned trajectory modeling. Experiments in both simulation and real-world robotic manipulation demonstrate that SwitchVLA enables robust instruction adherence, fluid task switching, and strong generalization-outperforming prior VLA baselines in both task success rate and interaction naturalness.