論文の概要: LaMP: Learning Vision-Language-Action Policies with 3D Scene Flow as Latent Motion Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25399v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 12:47:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.29836
• Title: LaMP: Learning Vision-Language-Action Policies with 3D Scene Flow as Latent Motion Prior
• Title（参考訳）: LaMP:3次元シーンフローを先行動作として学習するビジョンランゲージ・アクション・ポリシー
• Abstract要約: ロボット操作に先立って,高密度な3次元シーンフローを潜時動作として組み込む,デュアルエキスパートのビジョン・ランゲージ・アクションフレームワークである textbfLaMP を導入する。 LaMPはこの制限に対処するため、フローマッチングのEmphMotion Expertとポリシー予測のEmphAction Expertをクロスアテンションを通じて整列する。 LIBERO, LIBERO-Plus, SimplerEnv-WidowX シミュレーションベンチマークおよび実世界実験における LaMP の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.26773488998432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce \textbf{LaMP}, a dual-expert Vision-Language-Action framework that embeds dense 3D scene flow as a latent motion prior for robotic manipulation. Existing VLA models regress actions directly from 2D semantic visual features, forcing them to learn complex 3D physical interactions implicitly. This implicit learning strategy degrades under unfamiliar spatial dynamics. LaMP addresses this limitation by aligning a flow-matching \emph{Motion Expert} with a policy-predicting \emph{Action Expert} through gated cross-attention. Specifically, the Motion Expert generates a one-step partially denoised 3D scene flow, and its hidden states condition the Action Expert without full multi-step reconstruction. We evaluate LaMP on the LIBERO, LIBERO-Plus, and SimplerEnv-WidowX simulation benchmarks as well as real-world experiments. LaMP consistently outperforms evaluated VLA baselines across LIBERO, LIBERO-Plus, and SimplerEnv-WidowX benchmarks, achieving the highest reported average success rates under the same training budgets. On LIBERO-Plus OOD perturbations, LaMP shows improved robustness with an average 9.7% gain over the strongest prior baseline. Our project page is available at https://summerwxk.github.io/lamp-project-page/.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作に先立って,高密度な3次元シーンフローを潜時動作として埋め込む,デュアルエキスパートのビジョン・ランゲージ・アクション・フレームワークである \textbf{LaMP} を紹介する。 既存のVLAモデルは2Dのセマンティックな視覚的特徴から直接アクションを回帰し、複雑な3Dの物理的相互作用を暗黙的に学習させます。 この暗黙の学習戦略は、不慣れな空間力学の下で劣化する。 LaMPはこの制限に対処するため、フローマッチングの \emph{Motion Expert} とポリシー予測の \emph{Action Expert} をゲートクロスアテンションを通じて整列する。 具体的には、モーションエキスパートは、一段部分的な3Dシーンフローを生成し、その隠れ状態は、完全なマルチステップ再構成なしでアクションエキスパートを条件とする。 LIBERO, LIBERO-Plus, SimplerEnv-WidowX シミュレーションベンチマークおよび実世界実験における LaMP の評価を行った。 LaMPは、LIBERO、LIBERO-Plus、SimplerEnv-WidowXベンチマークで評価されたVLAベースラインを一貫して上回り、同じトレーニング予算の下で報告された平均的な成功率を達成した。 LIBERO-Plus OOD摂動では、LaMPは最強のベースラインよりも平均9.7%向上したロバスト性を示した。 私たちのプロジェクトページはhttps://summerwxk.github.io/lamp-project-page/.com/で公開されています。

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