VLA^2: Empowering Vision-Language-Action Models with an Agentic Framework for Unseen Concept Manipulation

📄 arXiv: 2510.14902v1 📥 PDF

作者: Han Zhao, Jiaxuan Zhang, Wenxuan Song, Pengxiang Ding, Donglin Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-16

💡 一句话要点

VLA^2：利用Agent框架增强VLA模型处理未见概念操作的能力

🎯 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: 视觉语言动作模型 机器人操作 泛化能力 Agent框架 知识检索 对象检测 分布外泛化 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型在处理未见过的物体概念时泛化能力不足，导致操作任务成功率显著下降。
  2. VLA^2框架利用OpenVLA作为骨干，结合网络检索和对象检测等外部模块，增强对未知概念的理解。
  3. 实验表明，VLA^2在困难级别的泛化基准上，相比OpenVLA基线成功率提升了44.2%。

📝 摘要（中文）

现有的视觉-语言-动作(VLA)模型在大型机器人数据集上预训练后，展现出强大的多任务能力，并且能够很好地泛化到操作任务中视觉和语言指令的变化。然而，当面对训练数据之外的对象概念时，例如数据集中未见过的对象描述和纹理，它们的成功率会显著下降。为了解决这个问题，我们提出了一个新的Agent框架VLA^2，它利用OpenVLA作为执行骨干，并有效地利用诸如网络检索和对象检测等外部模块，为VLA提供关于目标对象的视觉和文本知识。这种方法减轻了处理分布外对象时的泛化失败。基于LIBERO模拟环境，我们引入了新的对象和对象描述，构建了一个新的评估基准，包含三个难度级别，以测试我们方法的有效性。我们的框架成功地超越了当前最先进的模型在我们设计的困难级别泛化基准上。与独立的OpenVLA基线相比，VLA^2在困难级别基准上的成功率提高了44.2%，在所有定制环境中平均提高了20.2%，而没有降低在域内任务上的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有VLA模型在处理训练集中未见过的物体概念（例如新的物体描述、纹理等）时，泛化能力显著下降，导致操作任务的成功率降低。这是因为VLA模型依赖于预训练数据中的知识，无法有效处理分布外的物体。

核心思路：VLA^2的核心思路是利用一个Agent框架，通过集成外部知识源（如网络检索和对象检测），来增强VLA模型对未知物体概念的理解和处理能力。该框架允许VLA模型在遇到未知物体时，主动查询相关信息，从而弥补预训练知识的不足。

技术框架：VLA^2框架以OpenVLA作为执行骨干，主要包含以下模块：1) OpenVLA：负责执行操作任务；2) Web Retrieval Module：用于从互联网检索关于目标物体的文本信息；3) Object Detection Module：用于检测图像中的目标物体，提供视觉信息。整体流程是：当OpenVLA遇到未知物体时，Agent框架会调用Web Retrieval Module和Object Detection Module获取相关知识，然后将这些知识融入到VLA模型的输入中，从而指导VLA模型执行操作。

关键创新：VLA^2的关键创新在于引入了一个Agent框架，将VLA模型与外部知识源连接起来，使其具备了主动学习和适应未知环境的能力。与传统的VLA模型相比，VLA^2不再仅仅依赖于预训练数据中的知识，而是能够通过查询外部信息来扩展其知识库，从而更好地处理分布外的物体。

关键设计：VLA^2的关键设计包括：1) 如何有效地将从Web Retrieval Module和Object Detection Module获取的知识融入到VLA模型的输入中；2) 如何设计Agent框架的决策机制，使其能够根据当前任务的需求，选择合适的外部模块进行查询；3) 如何平衡外部知识的利用和VLA模型自身的推理能力，避免过度依赖外部信息。

📊 实验亮点

VLA^2在LIBERO模拟环境中进行了评估，结果表明，在困难级别的泛化基准上，VLA^2的成功率比OpenVLA基线提高了44.2%。在所有定制环境中，VLA^2的平均成功率提高了20.2%，同时没有降低在域内任务上的性能。这些结果表明，VLA^2能够有效地提高VLA模型在处理未知物体概念时的泛化能力。

🎯 应用场景

VLA^2具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等领域。它可以使机器人更好地理解和执行人类指令，即使面对未知的物体和环境，也能完成复杂的任务。该研究的未来影响在于推动机器人智能的发展，使其更加智能化、自主化和适应性更强。

📄 摘要（原文）

Current vision-language-action (VLA) models, pre-trained on large-scale robotic data, exhibit strong multi-task capabilities and generalize well to variations in visual and language instructions for manipulation. However, their success rate drops significantly when faced with object concepts outside the training data, such as unseen object descriptions and textures in the dataset. To address this, we propose a novel agentic framework, VLA^2, which leverages OpenVLA as the execution backbone and effectively leverages external modules such as web retrieval and object detection to provide visual and textual knowledge about target objects to the VLA. This approach mitigates generalization failure when handling out-of-distribution objects. Based on the LIBERO simulation environment, we introduced novel objects and object descriptions to construct a new evaluation benchmark with three difficulty levels to test the effectiveness of our method. Our framework successfully outperformed the current state-of-the-art models on our designed hard-level generalization benchmark. Compared to the standalone OpenVLA baseline, VLA^2 achieves a 44.2% improvement in the success rate in the hard-level benchmark and an average improvement of 20.2% in all customized environments without any performance degradation on in-domain tasks. Project website: https://vla-2.github.io.