Towards Accessible Physical AI: LoRA-Based Fine-Tuning of VLA Models for Real-World Robot Control

📄 arXiv: 2512.11921v1 📥 PDF

作者: Abdullah Yahya Abdullah Omaisan, Ibrahim Sheikh Mohamed

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-12-11

💡 一句话要点

提出基于LoRA微调的VLA模型，用于低成本机器人控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: VLA模型 机器人控制 LoRA微调 低成本平台 量化 机器人操作 视觉语言动作 资源受限

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型计算量大，难以在低成本机器人平台上部署，且难以快速适应新的机器人形态。
  2. 采用LoRA和量化技术，高效微调VLA模型，使其能在消费级GPU上运行，并快速适应新机器人。
  3. 在SO101机械臂上进行按钮按压实验，验证了该方法在计算效率和操作性能上的有效性。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作方面表现出卓越的能力，使机器人能够通过视觉观察进行端到端学习，从而执行自然语言命令。然而，由于计算限制以及需要高效地适应新的机器人形态，在经济实惠的机器人平台上部署大规模VLA模型仍然具有挑战性。本文提出了一种高效的微调方法和实际部署分析，用于将VLA模型适配到低成本的机器人操作系统中。我们提出了一种资源高效的微调策略，使用低秩适应（LoRA）和量化技术，使数十亿参数的VLA模型（31亿参数）能够在具有8GB VRAM的消费级GPU上运行。我们的方法解决了将预训练的VLA模型适配到具有有限演示数据的新机器人形态的关键挑战，重点关注冻结和解冻视觉编码器之间的权衡。通过在SO101机械臂上进行按钮按压操作任务的实际部署，我们证明了我们的方法在保持计算效率的同时实现了有效的操作性能。我们提供了部署挑战、失败模式以及训练数据量与实际性能之间关系的详细分析，该模型在200个演示片段上进行了训练。我们的结果表明，通过适当的微调方法，VLA模型可以成功部署在经济实惠的机器人平台上，从而使先进的操作能力超越昂贵的研究机器人。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将大型VLA模型部署到资源受限的低成本机器人平台上的问题。现有方法通常需要大量的计算资源，并且难以快速适应新的机器人形态，限制了VLA模型在实际机器人应用中的普及。

核心思路：论文的核心思路是利用低秩适应（LoRA）技术对预训练的VLA模型进行高效微调。LoRA通过引入少量可训练参数来近似原始模型的权重更新，从而大大减少了计算和存储需求，使得大型VLA模型可以在资源有限的平台上运行。同时，结合量化技术进一步压缩模型大小。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择一个预训练的VLA模型作为基础模型。2) 使用LoRA技术在VLA模型的关键层中引入可训练的低秩矩阵。3) 使用少量机器人演示数据对LoRA参数进行微调，同时可以选择性地冻结或解冻视觉编码器。4) 使用量化技术进一步压缩微调后的模型。5) 将模型部署到机器人平台上进行实际操作任务。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LoRA技术应用于VLA模型的微调，并结合量化技术，实现了在资源受限的机器人平台上部署大型VLA模型。此外，论文还研究了冻结和解冻视觉编码器对模型性能的影响，为实际应用提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) LoRA的秩的选择，需要在模型性能和计算效率之间进行权衡。2) 视觉编码器的冻结策略，需要根据数据集大小和机器人形态的差异进行调整。3) 量化方法的选择，需要在模型大小和精度之间进行权衡。4) 损失函数的设计，需要能够有效地学习机器人操作任务。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用LoRA微调的VLA模型能够在具有8GB VRAM的消费级GPU上运行，并在SO101机械臂上成功完成按钮按压操作任务。该方法在仅使用200个演示片段的情况下，实现了有效的操作性能，证明了其在数据有限情况下的适应能力。此外，论文还分析了部署挑战和失败模式，为实际应用提供了宝贵的经验。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于低成本机器人、服务机器人、教育机器人等领域，使这些机器人能够理解自然语言指令并执行复杂的物理操作任务。通过降低VLA模型的部署门槛，可以加速机器人技术的普及，并促进人机协作的进一步发展。未来，该技术有望应用于智能家居、自动化生产线等场景。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have demonstrated remarkable capabilities in robotic manipulation,enabling robots to execute natural language commands through end-to-end learning from visual observations.However, deploying large-scale VLA models on affordable robotic platforms remains challenging due to computational constraints and the need for efficient adaptation to new robot embodiments. This paper presents an efficient fine-tuning methodology and real-world deployment analysis for adapting VLA models to low-cost robotic manipulation systems.We propose a resource-efficient fine-tuning strategy using Low-Rank Adaptation (LoRA) and quantization techniques that enable multi-billion parameter VLA models ( 3.1B parameters) to run on consumer-grade GPUs with 8GB VRAM. Our methodology addresses the critical challenge of adapting pre-trained VLA models to new robot embodiments with limited demonstration data, focusing on the trade-offs between frozen and unfrozen vision encoders. Through real-world deployment on the SO101 robotic arm for a button-pressing manipulation task, we demonstrate that our approach achieves effective manipulation performance while maintaining computational efficiency. We provide detailed analysis of deployment challenges, failure modes, and the relationship between training data quantity and real-world performance,trained on 200 demonstration episodes. Our results show that with proper fine-tuning methodology, VLA models can be successfully deployed on affordable robotic platforms,making advanced manipulation capabilities accessible beyond expensive research robots.