Vision-Language-Action Models for Selective Robotic Disassembly: A Case Study on Critical Component Extraction from Desktops

📄 arXiv: 2512.04446v1 📥 PDF

作者: Chang Liu, Sibo Tian, Sara Behdad, Xiao Liang, Minghui Zheng

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-12-04

💡 一句话要点

针对桌面电脑关键部件拆卸，探索视觉-语言-动作模型的应用潜力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人拆卸 视觉-语言-动作模型 VLA模型 自动化 电子产品回收 混合控制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人拆卸流程依赖显式建模，泛化能力有限，难以应对报废电子产品的不确定性。
  2. 论文探索了端到端的视觉-语言-动作模型在复杂拆卸任务中的可行性，并提出混合控制策略。
  3. 实验表明，微调后的VLA模型在早期步骤表现良好，但关键子任务失败，混合策略可成功完成任务。

📝 摘要（中文）

本文研究了视觉-语言-动作(VLA)模型在自动化拆卸报废桌面电脑中的关键部件（如RAM、CPU和硬盘）的应用。由于产品本身的多样性和不确定性，以及拆卸操作的顺序性、精确性和灵巧性要求，实现自动化拆卸仍然具有挑战性。本文构建了一个用于机器人拆卸RAM和CPU的定制数据集，并使用该数据集对OpenVLA和OpenVLA-OFT两种VLA模型进行了微调。实验结果表明，微调后的VLA模型可以较好地完成拆卸任务的早期步骤，但在某些关键子任务上表现不佳，导致任务失败。然而，将VLA模型与基于规则的控制器相结合的混合策略可以成功完成整个拆卸操作。该研究揭示了VLA模型在处理机器人报废产品拆卸所需的灵巧性和精确性方面的局限性，并为未来解决这些挑战、推进端到端机器人自动化拆卸的研究提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决报废桌面电脑中关键部件（如RAM和CPU）的自动化拆卸问题。现有机器人拆卸方法通常需要对感知、序列规划、任务规划、运动规划和操作等阶段进行显式建模，这限制了它们在面对不同型号和状态的电脑时的泛化能力。此外，拆卸过程需要精确和灵巧的操作，进一步增加了自动化的难度。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言-动作(VLA)模型，通过端到端的方式学习从视觉输入（电脑图像）到机器人动作的映射，从而避免对各个阶段进行显式建模。同时，为了克服VLA模型在精确操作方面的不足，论文提出了一种混合策略，将VLA模型与基于规则的控制器相结合。

技术框架：整体框架包含数据收集、模型微调和实验验证三个主要阶段。首先，收集用于机器人拆卸RAM和CPU的定制数据集。然后，使用该数据集对OpenVLA和OpenVLA-OFT两种VLA模型进行微调。最后，在真实的机器人平台上进行实验，评估微调后的VLA模型和混合策略的性能。整个拆卸任务被分解为多个小步骤，以便更细粒度地评估模型的表现。

关键创新：论文的关键创新在于探索了VLA模型在复杂机器人拆卸任务中的应用潜力，并提出了一种将VLA模型与基于规则的控制器相结合的混合策略。这种混合策略能够克服VLA模型在精确操作方面的不足，从而实现更可靠的自动化拆卸。

关键设计：论文的关键设计包括：(1)构建了专门用于机器人拆卸RAM和CPU的数据集，该数据集包含了丰富的图像和动作信息。(2)选择了OpenVLA和OpenVLA-OFT两种具有代表性的VLA模型进行微调，并针对拆卸任务进行了优化。(3)设计了一种简单的基于规则的控制器，用于辅助VLA模型完成精确操作，例如螺丝拧紧和部件对齐。

📊 实验亮点

实验结果表明，微调后的VLA模型可以较好地完成拆卸任务的早期步骤，但在某些关键子任务上表现不佳，导致任务失败。然而，将VLA模型与基于规则的控制器相结合的混合策略可以成功完成整个拆卸操作，表明混合策略能够有效提升VLA模型在复杂拆卸任务中的性能。具体性能数据未在摘要中给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电子产品回收行业，实现报废电子产品的自动化拆卸，提高资源回收效率，降低人工成本，并减少环境污染。此外，该研究思路也可推广到其他复杂装配和拆卸任务中，例如汽车零部件拆卸、家电维修等。

📄 摘要（原文）

Automating disassembly of critical components from end-of-life (EoL) desktops, such as high-value items like RAM modules and CPUs, as well as sensitive parts like hard disk drives, remains challenging due to the inherent variability and uncertainty of these products. Moreover, their disassembly requires sequential, precise, and dexterous operations, further increasing the complexity of automation. Current robotic disassembly processes are typically divided into several stages: perception, sequence planning, task planning, motion planning, and manipulation. Each stage requires explicit modeling, which limits generalization to unfamiliar scenarios. Recent development of vision-language-action (VLA) models has presented an end-to-end approach for general robotic manipulation tasks. Although VLAs have demonstrated promising performance on simple tasks, the feasibility of applying such models to complex disassembly remains largely unexplored. In this paper, we collected a customized dataset for robotic RAM and CPU disassembly and used it to fine-tune two well-established VLA approaches, OpenVLA and OpenVLA-OFT, as a case study. We divided the whole disassembly task into several small steps, and our preliminary experimental results indicate that the fine-tuned VLA models can faithfully complete multiple early steps but struggle with certain critical subtasks, leading to task failure. However, we observed that a simple hybrid strategy that combines VLA with a rule-based controller can successfully perform the entire disassembly operation. These findings highlight the current limitations of VLA models in handling the dexterity and precision required for robotic EoL product disassembly. By offering a detailed analysis of the observed results, this study provides insights that may inform future research to address current challenges and advance end-to-end robotic automated disassembly.