論文の概要: LIBERO-Plus: In-depth Robustness Analysis of Vision-Language-Action Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13626v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 14:51:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.720254
• Title: LIBERO-Plus: In-depth Robustness Analysis of Vision-Language-Action Models
• Title（参考訳）: LIBERO-Plus:視覚・言語・行動モデルにおける奥行きロバストネス解析
• Authors: Senyu Fei, Siyin Wang, Junhao Shi, Zihao Dai, Jikun Cai, Pengfang Qian, Li Ji, Xinzhe He, Shiduo Zhang, Zhaoye Fei, Jinlan Fu, Jingjing Gong, Xipeng Qiu,
• Abstract要約: 制御された摂動を7次元にわたって導入することにより,系統的な脆弱性解析を行う。 モデルは、カメラの視点やロボットの初期状態を含む摂動要因に対して極端に敏感である。 驚くべきことに、モデルは言語の変化にほとんど敏感であり、さらなる実験により、モデルは言語命令を完全に無視する傾向があることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.92148175114169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual-Language-Action (VLA) models report impressive success rates on robotic manipulation benchmarks, yet these results may mask fundamental weaknesses in robustness. We perform a systematic vulnerability analysis by introducing controlled perturbations across seven dimensions: objects layout, camera viewpoints, robot initial states, language instructions, light conditions, background textures and sensor noise. We comprehensively analyzed multiple state-of-the-art models and revealed consistent brittleness beneath apparent competence. Our analysis exposes critical weaknesses: models exhibit extreme sensitivity to perturbation factors, including camera viewpoints and robot initial states, with performance dropping from 95% to below 30% under modest perturbations. Surprisingly, models are largely insensitive to language variations, with further experiments revealing that models tend to ignore language instructions completely. Our findings challenge the assumption that high benchmark scores equate to true competency and highlight the need for evaluation practices that assess reliability under realistic variation.
• Abstract（参考訳）: VLA(Visual-Language-Action)モデルでは、ロボット操作ベンチマークで顕著な成功率を報告しているが、これらの結果は堅牢性の根本的な弱点を隠蔽する可能性がある。 オブジェクトレイアウト,カメラ視点,ロボットの初期状態,言語命令,光条件,背景テクスチャ,センサノイズの7次元にわたって制御された摂動を導入することで,系統的な脆弱性解析を行う。 我々は,複数の最先端モデルを包括的に分析し,明らかな能力の下で一貫した脆さを明らかにした。 モデルでは、カメラの視点やロボットの初期状態を含む摂動要因に対する過度な感度を示し、パフォーマンスは、控えめな摂動の下で95%から30%以下に低下する。 驚くべきことに、モデルは言語の変化にほとんど敏感であり、さらなる実験により、モデルは言語命令を完全に無視する傾向があることが明らかになった。 本研究は,高いベンチマークスコアが真の能力に等しいという仮定に挑戦し,現実的な変動の下で信頼性を評価するための評価プラクティスの必要性を強調した。

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