論文の概要: VCA: Vision-Click-Action Framework for Precise Manipulation of Segmented Objects in Target Ambiguous Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23583v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 01:23:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.752388
- Title: VCA: Vision-Click-Action Framework for Precise Manipulation of Segmented Objects in Target Ambiguous Environments
- Title（参考訳）: VCA:曖昧な環境下での分割対象の精密操作のための視覚的クリック・アクション・フレームワーク
- Authors: Donggeon Kim, Seungwon Jan, Hyeonjun Park, Daegyu Lim,
- Abstract要約: テキストコマンドを直接クリックベースの視覚インタラクションに置き換えるフレームワークであるVision-Click-Action(VCA)を提案する。
VCAは解釈エラーを低減し、認知負荷を低減し、実世界のロボット操作のための言語駆動インタフェースに代わる実用的でスケーラブルな代替手段を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.566571621858397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The reliance on language in Vision-Language-Action (VLA) models introduces ambiguity, cognitive overhead, and difficulties in precise object identification and sequential task execution, particularly in environments with multiple visually similar objects. To address these limitations, we propose Vision-Click-Action (VCA), a framework that replaces verbose textual commands with direct, click-based visual interaction using pretrained segmentation models. By allowing operators to specify target objects clearly through visual selection in the robot's 2D camera view, VCA reduces interpretation errors, lowers cognitive load, and provides a practical and scalable alternative to language-driven interfaces for real-world robotic manipulation. Experimental results validate that the proposed VCA framework achieves effective instance-level manipulation of specified target objects. Experiment videos are available at https://robrosinc.github.io/vca/.
- Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルにおける言語への依存は、曖昧さ、認知的オーバーヘッド、正確なオブジェクト識別とシーケンシャルなタスク実行の難しさ、特に複数の視覚的に類似したオブジェクトを持つ環境において導入される。
これらの制約に対処するため、事前訓練されたセグメンテーションモデルを用いて、冗長なテキストコマンドを直接クリックベースの視覚的インタラクションに置き換えるフレームワークであるVision-Click-Action (VCA)を提案する。
オペレータがロボットの2Dカメラビューで視覚的選択によってターゲットオブジェクトを明確に指定できるようにすることで、VCAは解釈エラーを低減し、認知的負荷を低減し、現実のロボット操作のための言語駆動インタフェースに代わる実用的でスケーラブルな代替手段を提供する。
実験により,提案するVCAフレームワークが,特定対象オブジェクトの有効インスタンスレベルの操作を実現することを確認した。
実験ビデオはhttps://robrosinc.github.io/vca/.comで公開されている。
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