論文の概要: SELF-VLA: A Skill Enhanced Agentic Vision-Language-Action Framework for Contact-Rich Disassembly
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11080v1
- Date: Tue, 10 Mar 2026 22:30:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.189613
- Title: SELF-VLA: A Skill Enhanced Agentic Vision-Language-Action Framework for Contact-Rich Disassembly
- Title（参考訳）: SELF-VLA:コンタクトリッチ分解のための高度なエージェント・ビジョン・ランゲージ・アクション・フレームワーク
- Abstract要約: 視覚言語アクション(VLA)モデルは、標準的なロボット操作タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。
明示的な分解スキルを統合したエージェントVLAフレームワークであるSELF-VLAを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.973392871392723
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Disassembly automation has long been pursued to address the growing demand for efficient and proper recovery of valuable components from the end-of-life (EoL) electronic products. Existing approaches have demonstrated promising and regimented performance by decomposing the disassembly process into different subtasks. However, each subtask typically requires extensive data preparation, model training, and system management. Moreover, these approaches are often task- and component-specific, making them poorly suited to handle the variability and uncertainty of EoL products and limiting their generalization capabilities. All these factors restrict the practical deployment of current robotic disassembly systems and leave them highly reliant on human labor. With the recent development of foundation models in robotics, vision-language-action (VLA) models have shown impressive performance on standard robotic manipulation tasks, but their applicability to complex, contact-rich, and long-horizon industrial practices like disassembly, which requires sequential and precise manipulation, remains limited. To address this challenge, we propose SELF-VLA, an agentic VLA framework that integrates explicit disassembly skills. Experimental studies demonstrate that our framework significantly outperforms current state-of-the-art end-to-end VLA models on two contact-rich disassembly tasks. The video illustration can be found via https://zh.engr.tamu.edu/wp-content/uploads/sites/310/2026/03/IROS-VLA-Video.mp4.
- Abstract（参考訳）: 解体自動化は、人生の終わり(EoL)電子製品から価値ある部品を効率よく適切な回収する需要の高まりに対処するために、長い間追求されてきた。
既存のアプローチでは、分解過程を異なるサブタスクに分解することで、有望かつ連隊的なパフォーマンスを示している。
しかし、各サブタスクは通常、広範なデータ準備、モデルトレーニング、システム管理を必要とする。
さらに、これらのアプローチはタスク固有かつコンポーネント固有であり、EoL製品の多様性と不確実性に対処し、一般化能力を制限するのに不適である。
これらすべての要因は、現在のロボット解体システムの実践的な展開を制限し、それらを人的労働に強く依存させます。
ロボット工学における最近の基礎モデルの発展に伴い、視覚言語アクション(VLA)モデルは、標準的なロボット操作タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示したが、複雑な、接触に富んだ、そして正確な操作を必要とする分解のような長い水平産業プラクティスへの適用性はまだ限られている。
この課題に対処するために、明示的な分解スキルを統合するエージェントVLAフレームワークであるSELF-VLAを提案する。
実験により、我々のフレームワークは2つの接触リッチな分解タスクにおいて、最先端のVLAモデルよりも大幅に優れていることが示された。
ビデオイラストはhttps://zh.engr.tamu.edu/wp-content/uploads/sites/310/2026/03/IROS-VLA-Video.mp4で見ることができる。
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