Toward Embodiment Equivariant Vision-Language-Action Policy
作者: Anzhe Chen, Yifei Yang, Zhenjie Zhu, Kechun Xu, Zhongxiang Zhou, Rong Xiong, Yue Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-18
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出具身等变视觉-语言-动作策略，提升机器人泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 视觉-语言-动作策略 机器人泛化 等变性 机器人操作
📋 核心要点
- 现有视觉-语言-动作策略在机器人配置泛化方面存在不足，主要原因是缺乏对动作空间设计的关注。
- 论文核心思想是将跨具身预训练建模为设计对具身配置转换等变的策略，从而提升泛化能力。
- 实验结果表明，该方法提高了预训练的有效性，并能对新的机器人具身进行高效微调。
📝 摘要（中文）
视觉-语言-动作策略通过大规模预训练学习跨任务、环境和具身机器人的操作技能。然而，它们泛化到新的机器人配置的能力仍然有限。大多数方法侧重于模型大小、数据集规模和多样性，而较少关注动作空间的设计。这导致了配置泛化问题，需要昂贵的适配。我们通过将跨具身预训练定义为设计对具身配置转换等变的策略来解决这一挑战。基于此，我们提出了一个框架，该框架（i）为动作空间和策略设计建立了具身等变理论，（ii）引入了一个强制配置等变的动作解码器，以及（iii）结合了一个几何感知网络架构，以增强具身无关的空间推理。在模拟和真实环境中的大量实验表明，我们的方法提高了预训练的有效性，并能够对新的机器人具身进行高效的微调。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言-动作策略在学习机器人操作技能时，虽然可以通过大规模预训练在不同任务、环境和机器人上进行泛化，但对于新的机器人配置（例如，不同尺寸、关节结构的机器人）的泛化能力仍然有限。现有方法主要关注模型规模和数据多样性，忽略了动作空间的设计，导致需要昂贵的适配过程才能在新机器人上工作。
核心思路：论文的核心思路是将跨具身预训练问题转化为设计对具身配置转换具有等变性的策略。这意味着，当机器人配置发生变化时，策略的输出（即动作）应该以一种可预测的方式进行变换。通过强制策略的等变性，可以使其更好地泛化到新的机器人配置。
技术框架：该框架包含三个主要组成部分：(1) 具身等变理论，用于指导动作空间和策略的设计；(2) 等变动作解码器，用于强制策略的配置等变性；(3) 几何感知网络架构，用于增强具身无关的空间推理能力。整体流程是，首先使用几何感知网络提取视觉特征，然后结合语言指令，通过等变动作解码器生成动作。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了具身等变性的概念，并将其应用于视觉-语言-动作策略的设计中。与现有方法相比，该方法不再依赖于大量特定于机器人配置的数据进行训练，而是通过强制策略的等变性，使其能够更好地泛化到新的机器人配置。
关键设计：论文的关键设计包括：(1) 设计了一种等变动作解码器，该解码器能够根据机器人配置的变化，对动作进行相应的变换；(2) 提出了一种几何感知网络架构，该架构能够提取与机器人配置无关的空间特征；(3) 定义了合适的损失函数，用于训练等变策略。
📊 实验亮点
论文在模拟和真实机器人环境中进行了大量实验，结果表明，该方法能够显著提高预训练的有效性，并能够对新的机器人具身进行高效的微调。具体而言，该方法在新的机器人配置上的性能优于现有方法，并且所需的微调数据量更少。实验结果验证了该方法在机器人配置泛化方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，尤其是在需要快速部署到不同机器人平台上的场景中。例如，在智能制造、仓储物流、家庭服务等领域，可以利用该方法快速训练出适用于不同机器人的操作策略，降低部署成本，提高生产效率。此外，该研究也为机器人通用人工智能的发展奠定了基础。
📄 摘要（原文）
Vision-language-action policies learn manipulation skills across tasks, environments and embodiments through large-scale pre-training. However, their ability to generalize to novel robot configurations remains limited. Most approaches emphasize model size, dataset scale and diversity while paying less attention to the design of action spaces. This leads to the configuration generalization problem, which requires costly adaptation. We address this challenge by formulating cross-embodiment pre-training as designing policies equivariant to embodiment configuration transformations. Building on this principle, we propose a framework that (i) establishes a embodiment equivariance theory for action space and policy design, (ii) introduces an action decoder that enforces configuration equivariance, and (iii) incorporates a geometry-aware network architecture to enhance embodiment-agnostic spatial reasoning. Extensive experiments in both simulation and real-world settings demonstrate that our approach improves pre-training effectiveness and enables efficient fine-tuning on novel robot embodiments. Our code is available at https://github.com/hhcaz/e2vla