GIVE: Grounding Human Gestures in Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2606.13435 📥 PDF

作者: Pengfei Liu, Gen Li, Junqiao Fan, Boyu Ma, Jindou Jia, Yang Xiao, Jianfei Yang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-12

💡 一句话要点

提出GIVE以解决人机交互中手势理解不足的问题

🎯 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: 人机交互 手势理解 视觉-语言-动作 多模态学习 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有的VLA模型将机器人操作视为纯文本驱动，忽视了手势在意图传达中的重要性，导致意图定位不准确。
  2. GIVE通过视觉和语义两条路径增强手势理解，提升VLA模型对手势与操作行为的关联性，适应动态交互意图。
  3. 实验结果显示，GIVE在目标物体识别准确率上提升了40%，整体任务成功率提升了80%，表现出强大的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

人类交流本质上是多模态的，语言常伴随非语言线索如手势以传达意图。然而，当前的视觉-语言-动作（VLA）模型将机器人操作视为纯文本驱动的任务，忽视了手势在机器人交互中的重要作用。为了解决这一挑战，本文提出了GIVE（通过视觉-语义增强的手势意图），该方法在不修改架构的情况下增强了预训练的VLA模型对人类手势的理解。GIVE通过视觉通道和语义通道两条互补路径整合手势信息，显著提高了目标物体识别准确率和整体任务成功率，并在真实世界的人机交互实验中表现出强大的鲁棒性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前VLA模型在处理人机交互时对手势理解不足的问题，导致在语言指令模糊时意图定位不准确。

核心思路：GIVE通过引入手势信息，采用视觉和语义两条互补路径，增强了对手势的理解，从而提高了机器人对人类意图的响应能力。

技术框架：GIVE的整体架构包括视觉通道和语义通道。视觉通道通过将手部骨架和指尖射线叠加到机器人观察中，实现明确的物体定位；语义通道则生成高层次的手势描述和任务指令，以增强意图定位的鲁棒性。

关键创新：GIVE的主要创新在于不需要对现有VLA模型进行架构修改，便能有效整合手势理解，显著提升了模型的性能和适应性。

关键设计：在设计中，GIVE采用了特定的损失函数来平衡视觉和语义信息的融合，同时优化了手势信息的提取和表示方式，以确保模型在多样化的交互场景中保持高效。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GIVE在目标物体识别准确率上提升了40%，整体任务成功率提升了80%。与基线模型相比，GIVE展现出更强的鲁棒性和对未见空间布局的适应能力，证明了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机协作、服务机器人、教育机器人等，能够提升机器人在复杂环境中的交互能力和任务执行效率。未来，该方法有望推动更自然的人机交互方式，增强机器人在日常生活中的实用性。

📄 摘要（原文）

Human communication is inherently multimodal, where language is often accompanied by non-verbal cues such as gestures to convey intentions. However, current Vision-Language-Action (VLA) models treat robotic manipulation as a pure text-driven task, overlooking the important role of gestures in Human-Robot Interaction (HRI). This often leads to inaccurate intent grounding and unreliable manipulation when language instructions are ambiguous or underspecified. To address this challenge, we propose GIVE (Gesture Intent via Visual-Semantic Enhancement), an effective approach that enhances pre-trained VLA models with human gesture understanding without architectural modifications. Specifically, GIVE incorporates gesture information through two complementary pathways: a visual pathway that overlays hand skeletons and fingertip rays onto robot observations for explicit object grounding, and a semantic pathway that generates high-level descriptions of human gestures and task instructions for robust intent grounding. By jointly leveraging visual and semantic guidance, GIVE enables VLA policies to better associate gestures with manipulation behaviors and adapt to dynamic interaction intents. In real-world HRI experiments, GIVE substantially outperforms the baseline, improving target object recognition accuracy by 40% and overall task success rate by 80%, while demonstrating strong robustness and generalization to unseen spatial layouts and diverse participants.