論文の概要: cVLA: Towards Efficient Camera-Space VLAs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02190v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 22:56:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.287936
• Title: cVLA: Towards Efficient Camera-Space VLAs
• Title（参考訳）: cVLA:効率的なカメラ空間VLAを目指して
• Authors: Max Argus, Jelena Bratulic, Houman Masnavi, Maxim Velikanov, Nick Heppert, Abhinav Valada, Thomas Brox,
• Abstract要約: Vision-Language-Action(VLA)モデルは、複雑なロボット操作タスクに取り組むための魅力的なフレームワークを提供する。 2次元画像上での視覚言語モデルの競合性能を活用する新しいVLA手法を提案する。 我々のモデルは軌道方向の経路を予測し、トレーニングとロボットの実施の両方を効果的に行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.781510474119845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models offer a compelling framework for tackling complex robotic manipulation tasks, but they are often expensive to train. In this paper, we propose a novel VLA approach that leverages the competitive performance of Vision Language Models (VLMs) on 2D images to directly infer robot end-effector poses in image frame coordinates. Unlike prior VLA models that output low-level controls, our model predicts trajectory waypoints, making it both more efficient to train and robot embodiment agnostic. Despite its lightweight design, our next-token prediction architecture effectively learns meaningful and executable robot trajectories. We further explore the underutilized potential of incorporating depth images, inference-time techniques such as decoding strategies, and demonstration-conditioned action generation. Our model is trained on a simulated dataset and exhibits strong sim-to-real transfer capabilities. We evaluate our approach using a combination of simulated and real data, demonstrating its effectiveness on a real robotic system.
• Abstract（参考訳）: Vision-Language-Action(VLA)モデルは、複雑なロボット操作タスクに対処するための魅力的なフレームワークを提供するが、訓練には高価であることが多い。 本稿では、2次元画像上での視覚言語モデル(VLM)の競合性能を利用して、画像フレーム座標におけるロボットのエンドエフェクタのポーズを直接推定する新しいVLA手法を提案する。 低レベル制御を出力する従来のVLAモデルとは異なり、私たちのモデルは軌道方向のウェイポイントを予測し、トレーニングとロボットのエンボディを非依存にすることをより効率的にする。 軽量な設計にもかかわらず、我々の次世代予測アーキテクチャは有意義で実行可能なロボット軌道を効果的に学習する。 さらに、深度画像、復号化戦略などの推論時間技術、実演条件付きアクション生成を組み込む未利用の可能性についても検討する。 我々のモデルはシミュレーションデータセットで訓練され、強力なsim-to-real転送機能を示す。 シミュレーションデータと実データを組み合わせることで,本手法の有効性を実証する。

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