Look, Zoom, Understand: The Robotic Eyeball for Embodied Perception

📄 arXiv: 2511.15279v1 📥 PDF

作者: Jiashu Yang, Yifan Han, Yucheng Xie, Ning Guo, Wenzhao Lian

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-11-19

💡 一句话要点

提出EyeVLA：一种用于具身感知的机器人眼球，实现主动视觉信息获取。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 机器人视觉 具身智能 视觉语言模型 主动感知 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉模型和固定相机难以兼顾广域场景理解和精细目标观察，限制了机器人在开放环境中的应用。
  2. EyeVLA通过集成视觉-语言模型和动作token，使机器人能够根据指令主动调整视角和缩放，获取更有效的信息。
  3. 实验表明，EyeVLA在真实环境中能根据指令执行场景，并通过主动调整视角获取更准确的视觉信息。

📝 摘要（中文）

在具身AI感知系统中，视觉感知应该是主动的：目标不是被动地处理静态图像，而是在像素和空间预算约束内主动获取更多信息数据。现有的视觉模型和固定的RGB-D相机系统无法兼顾广域覆盖和精细细节获取，严重限制了它们在开放世界机器人应用中的有效性。为了解决这个问题，我们提出了一种用于主动视觉感知的机器人眼球EyeVLA，它可以根据指令采取主动行动，从而清晰地观察精细的目标对象和广阔空间范围内的详细信息。EyeVLA将动作行为离散化为动作token，并将它们与具有强大开放世界理解能力的视觉语言模型（VLM）集成，从而在单个自回归序列中实现视觉、语言和动作的联合建模。通过使用2D边界框坐标来指导推理链，并应用强化学习来优化视点选择策略，我们仅使用最少的真实世界数据，就将VLM的开放世界场景理解能力转移到视觉语言动作（VLA）策略。实验表明，我们的系统能够在真实世界环境中高效地执行指令场景，并通过旋转和缩放的指令驱动动作主动获取更准确的视觉信息，从而实现强大的环境感知能力。EyeVLA引入了一种新颖的机器人视觉系统，该系统利用详细且空间丰富的、大规模具身数据，并主动获取信息量大的视觉观察结果，用于下游具身任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人视觉系统难以同时满足广阔视野和精细观察的需求。固定相机无法主动调整视角以获取更佳的观测信息，而传统视觉模型缺乏对场景的整体理解和根据指令进行操作的能力。这限制了机器人在复杂开放环境中的应用，例如在需要寻找特定物体或检查细节时，效率低下甚至无法完成任务。

核心思路：EyeVLA的核心在于将视觉、语言和动作进行统一建模，利用视觉语言模型（VLM）强大的场景理解能力，并将其与可控的机器人眼球相结合。通过将动作离散化为动作token，并将其融入VLM的自回归序列中，使得机器人能够根据指令，主动调整视角和缩放，从而获取更有效的目标信息。

技术框架：EyeVLA系统主要包含以下几个模块：1) 机器人眼球：负责执行旋转和缩放等动作，获取不同视角的图像。2) 视觉语言模型（VLM）：用于理解场景和指令，并生成相应的动作序列。3) 动作token化模块：将连续的动作空间离散化为一系列动作token，方便VLM进行处理。4) 强化学习模块：用于优化视点选择策略，提高动作的效率和准确性。整体流程是：接收指令 -> VLM生成动作序列 -> 机器人眼球执行动作 -> 获取新的图像 -> VLM更新状态 -> 重复执行直到完成任务。

关键创新：EyeVLA的关键创新在于将视觉、语言和动作进行统一建模，并利用VLM强大的场景理解能力来指导机器人的动作。与传统的机器人视觉系统相比，EyeVLA能够根据指令主动调整视角，从而获取更有效的目标信息。此外，通过使用2D边界框坐标来指导推理链，并应用强化学习来优化视点选择策略，EyeVLA能够仅使用最少的真实世界数据，就将VLM的开放世界场景理解能力转移到视觉语言动作（VLA）策略。

关键设计：EyeVLA使用预训练的视觉语言模型作为基础模型，并对其进行微调，以适应机器人眼球的控制任务。动作token的设计需要仔细考虑，既要保证动作的精度，又要避免动作空间过于庞大。强化学习模块使用奖励函数来引导机器人学习如何选择最佳的视点。奖励函数的设计需要考虑任务的目标，例如，如果任务是寻找特定物体，则奖励函数可以设置为物体出现在视野中的概率。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了EyeVLA的有效性。实验结果表明，EyeVLA能够在真实世界环境中高效地执行指令场景，并通过旋转和缩放的指令驱动动作主动获取更准确的视觉信息，从而实现强大的环境感知能力。具体性能数据和对比基线在论文中未明确给出，但摘要强调了其在主动获取视觉信息方面的优势。

🎯 应用场景

EyeVLA具有广泛的应用前景，例如在智能安防领域，可以用于监控和识别可疑目标；在工业检测领域，可以用于检测产品表面的缺陷；在医疗诊断领域，可以用于辅助医生进行病灶的观察和诊断。该研究的突破将推动机器人视觉技术的发展，并为机器人应用于更广泛的领域奠定基础。

📄 摘要（原文）

In embodied AI perception systems, visual perception should be active: the goal is not to passively process static images, but to actively acquire more informative data within pixel and spatial budget constraints. Existing vision models and fixed RGB-D camera systems fundamentally fail to reconcile wide-area coverage with fine-grained detail acquisition, severely limiting their efficacy in open-world robotic applications. To address this issue, we propose EyeVLA, a robotic eyeball for active visual perception that can take proactive actions based on instructions, enabling clear observation of fine-grained target objects and detailed information across a wide spatial extent. EyeVLA discretizes action behaviors into action tokens and integrates them with vision-language models (VLMs) that possess strong open-world understanding capabilities, enabling joint modeling of vision, language, and actions within a single autoregressive sequence. By using the 2D bounding box coordinates to guide the reasoning chain and applying reinforcement learning to refine the viewpoint selection policy, we transfer the open-world scene understanding capability of the VLM to a vision language action (VLA) policy using only minimal real-world data. Experiments show that our system efficiently performs instructed scenes in real-world environments and actively acquires more accurate visual information through instruction-driven actions of rotation and zoom, thereby achieving strong environmental perception capabilities. EyeVLA introduces a novel robotic vision system that leverages detailed and spatially rich, large-scale embodied data, and actively acquires highly informative visual observations for downstream embodied tasks.