論文の概要: DepthVLA: Enhancing Vision-Language-Action Models with Depth-Aware Spatial Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13375v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 10:09:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.618491
• Title: DepthVLA: Enhancing Vision-Language-Action Models with Depth-Aware Spatial Reasoning
• Title（参考訳）: DepthVLA:Depth-Aware空間推論を用いたビジョン・ランゲージ・アクションモデルの構築
• Authors: Tianyuan Yuan, Yicheng Liu, Chenhao Lu, Zhuoguang Chen, Tao Jiang, Hang Zhao,
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)モデルは最近、印象的な一般化と言語誘導操作機能を示している。 視覚言語モデル(VLM)から受け継いだ空間的推論の制限による空間的推論の精度の低下 本稿では,プレトレーニングした深度予測モジュールを通じて空間認識を明示的に組み込んだ,シンプルで効果的なVLAアーキテクチャであるDepthVLAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.44151923549777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models have recently shown impressive generalization and language-guided manipulation capabilities. However, their performance degrades on tasks requiring precise spatial reasoning due to limited spatial reasoning inherited from Vision-Language Models (VLMs). Existing VLAs rely on extensive action-data pretraining to ground VLMs in 3D space, which reduces training efficiency and is still insufficient for accurate spatial understanding. In this work, we present DepthVLA, a simple yet effective VLA architecture that explicitly incorporates spatial awareness through a pretrained depth prediction module. DepthVLA adopts a mixture-of-transformers design that unifies a VLM, a depth transformer, and an action expert with fully shared attentions, forming an end-to-end model with enhanced spatial reasoning. Extensive evaluations in both real-world and simulated environments show that DepthVLA outperforms state-of-the-art approaches, achieving 78.5% vs. 65.0% progress in real-world tasks, 94.9% vs. 93.6% in the LIBERO simulator, and 74.8% vs. 58.8% in the Simpler simulator. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは最近、印象的な一般化と言語誘導操作機能を示している。 しかし、その性能は視覚言語モデル(VLM)から受け継がれた限られた空間的推論のため、正確な空間的推論を必要とするタスクに低下する。 既存のVLAは3次元空間における地上でのVLMに対する広範な行動データ事前訓練に依存しており、訓練効率を低下させ、正確な空間理解には不十分である。 本稿では,プレトレーニングした深度予測モジュールを通じて空間認識を明示的に組み込んだ,シンプルで効果的なVLAアーキテクチャであるDepthVLAを提案する。 DepthVLAは、VLM、深度変換器、および完全に共有された注意を持つアクションエキスパートを統一した変換器の混合設計を採用し、空間推論を拡張したエンドツーエンドモデルを形成する。 DepthVLAは、現実世界のタスクの78.5%対65.0%、LIBEROシミュレータの94.9%対93.6%、Simplerシミュレータの74.8%対58.8%で、最先端のアプローチよりも優れていた。 私たちのコードは公開されます。

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