論文の概要: DexVLA: Vision-Language Model with Plug-In Diffusion Expert for General Robot Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05855v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 11:25:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:05.952698
• Title: DexVLA: Vision-Language Model with Plug-In Diffusion Expert for General Robot Control
• Title（参考訳）: DexVLA:汎用ロボット制御のためのプラグイン拡散エキスパートを用いた視覚言語モデル
• Authors: Junjie Wen, Yichen Zhu, Jinming Li, Zhibin Tang, Chaomin Shen, Feifei Feng,
• Abstract要約: 視覚言語アクション(VLA)モデルは、一般化可能なロボットスキルを約束している。 現在のVLAモデルは視覚言語モデル(VLM)コンポーネントのスケーリングに重点を置いていることが多いが、アクション空間の表現は依然として重要なボトルネックである。 本稿では,複雑な長期タスクに対するVLAの効率性と一般化能力を向上する新しいフレームワークであるDexVLAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.626715427413578
• License:
• Abstract: Enabling robots to perform diverse tasks across varied environments is a central challenge in robot learning. While vision-language-action (VLA) models have shown promise for generalizable robot skills, realizing their full potential requires addressing limitations in action representation and efficient training. Current VLA models often focus on scaling the vision-language model (VLM) component, while the action space representation remains a critical bottleneck. This paper introduces DexVLA, a novel framework designed to enhance the efficiency and generalization capabilities of VLAs for complex, long-horizon tasks across diverse robot embodiments. DexVLA features a novel diffusion-based action expert, scaled to one billion parameters, designed for cross-embodiment learning. A novel embodiment curriculum learning strategy facilitates efficient training: (1) pre-training the diffusion expert that is separable from the VLA on cross-embodiment data, (2) aligning the VLA model to specific embodiments, and (3) post-training for rapid adaptation to new tasks. We conduct comprehensive experiments across multiple embodiments, including single-arm, bimanual, and dexterous hand, demonstrating DexVLA's adaptability to challenging tasks without task-specific adaptation, its ability to learn dexterous skills on novel embodiments with limited data, and its capacity to complete complex, long-horizon tasks using only direct language prompting, such as laundry folding. In all settings, our method demonstrates superior performance compared to state-of-the-art models like Octo, OpenVLA, and Diffusion Policy.
• Abstract（参考訳）: さまざまな環境にまたがる多様なタスクをロボットに実行させることは、ロボット学習における中心的な課題である。 視覚言語アクション(VLA)モデルは、一般化可能なロボットスキルの約束を示す一方で、その潜在能力を実現するには、アクション表現と効率的なトレーニングの制限に対処する必要がある。 現在のVLAモデルは視覚言語モデル(VLM)コンポーネントのスケーリングに重点を置いていることが多いが、アクション空間の表現は依然として重要なボトルネックである。 本稿では,VLAの高効率化と一般化を両立させる新しいフレームワークであるDexVLAについて紹介する。 DexVLAは、新しい拡散に基づくアクションエキスパートで、10億のパラメータにスケールされ、クロスエボディメント学習用に設計されている。 新たな実施カリキュラム学習戦略は,(1)VLAから分離可能な拡散専門家を相互実施データで事前学習すること,(2)VLAモデルを特定の実施物に合わせること,(3)新しい作業に迅速に適応するための後学習を行うことにより,効果的な訓練を容易にする。 本研究は,DexVLAがタスク固有の適応を伴わずに課題に適応可能であること,限られたデータで新規な実施形態でデキスタススキルを習得できること,洗濯ダニなどの直接的な言語プロンプトのみを用いて,複雑な長期タスクを完了できること,など,複数の実施形態にわたる総合的な実験を行う。 提案手法は,Octo,OpenVLA,Diffusion Policyといった最先端モデルと比較して,優れた性能を示す。

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