論文の概要: VLSA: Vision-Language-Action Models with Plug-and-Play Safety Constraint Layer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11891v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 16:53:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.317111
• Title: VLSA: Vision-Language-Action Models with Plug-and-Play Safety Constraint Layer
• Title（参考訳）: VLSA: プラグ・アンド・プレイ型安全拘束層を用いたビジョン・ランゲージ・アクションモデル
• Abstract要約: 本稿では、制御バリア機能を介して構成された安全制約層を含むAEGIS(Vision-Language-Safe Action)アーキテクチャを提案する。 AEGISは既存のVLAモデルと直接統合し、元の命令追従性能を維持しながら、理論上の保証で安全性を向上させる。 コード、モデル、ベンチマークデータセットをhttps://vlsa-aegis.io/で公開しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.732930536131883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models have demonstrated remarkable capabilities in generalizing across diverse robotic manipulation tasks. However, deploying these models in unstructured environments remains challenging due to the critical need for simultaneous task compliance and safety assurance, particularly in preventing potential collisions during physical interactions. In this work, we introduce a Vision-Language-Safe Action (VLSA) architecture, named AEGIS, which contains a plug-and-play safety constraint (SC) layer formulated via control barrier functions. AEGIS integrates directly with existing VLA models to improve safety with theoretical guarantees, while maintaining their original instruction-following performance. To evaluate the efficacy of our architecture, we construct a comprehensive safety-critical benchmark SafeLIBERO, spanning distinct manipulation scenarios characterized by varying degrees of spatial complexity and obstacle intervention. Extensive experiments demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art baselines. Notably, AEGIS achieves a 59.16% improvement in obstacle avoidance rate while substantially increasing the task execution success rate by 17.25%. To facilitate reproducibility and future research, we make our code, models, and the benchmark datasets publicly available at https://vlsa-aegis.github.io/.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、多様なロボット操作タスクにまたがる高度な機能を示す。 しかしながら、これらのモデルを非構造化環境にデプロイすることは、特に物理的相互作用における潜在的な衝突を防止するために、同時タスクコンプライアンスと安全保証が不可欠であるため、依然として困難である。 本研究では,制御バリア機能を介して構成されたプラグイン・アンド・プレイ安全制約 (SC) 層を含む,AEGIS と呼ばれるビジョン・ランゲージ・セーフ・アクション (VLSA) アーキテクチャを提案する。 AEGISは既存のVLAモデルと直接統合し、元の命令追従性能を維持しながら、理論上の保証で安全性を向上させる。 本アーキテクチャの有効性を評価するため,空間的複雑さと障害物介入の程度の違いを特徴とする,異なる操作シナリオを網羅した安全クリティカルベンチマーク SafeLIBERO を構築した。 大規模実験により,本手法が最先端のベースラインよりも優れていることが示された。 特に、AIGISは障害物回避率を59.16%向上させ、タスク実行の成功率を17.25%向上させた。 再現性と今後の研究を容易にするため、コード、モデル、ベンチマークデータセットをhttps://vlsa-aegis.github.io/で公開しています。

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