論文の概要: NebulaVLA: A Dual-Frequency Vision-Language-Action Model With Guide Action for Robotic Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.16503v1
- Date: Mon, 17 Aug 2026 12:40:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.685585
- Title: NebulaVLA: A Dual-Frequency Vision-Language-Action Model With Guide Action for Robotic Manipulation
- Title(参考訳): NebulaVLA:ロボットマニピュレーションのためのガイドアクション付きデュアル周波数ビジョンランゲージ・アクションモデル
- Abstract要約: 低レベルのアクション制御から高レベルのセマンティック推論を分離する非同期デュアル周波数アーキテクチャであるNebulaVLAを提案する。
ヘテロジニアスロボット間のセマンティックギャップをブリッジするために,統一言語に基づく行動表現であるGESTURE-7を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.57017306622846
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-world deployment of Vision-Language-Action (VLA) models is often bottlenecked by efficiency-performance trade-offs, cross-embodiment generalization, and execution smoothness. We present NebulaVLA, an asynchronous dual-frequency architecture that decouples high-level semantic reasoning from low-level action control, optimizing computational resources and modularity. To bridge semantic gaps across heterogeneous robots, we introduce GESTURE-7, a unified language-grounded action representation. Furthermore, our Guide Action algorithm enforces kinematic continuity via mask-based smoothness constraints. Comprehensive evaluations demonstrate that NebulaVLA significantly outperforms synchronous baselines, achieving an 85.5\% average success rate on LIBERO-Plus and accelerating action generation by \textasciitilde 2.7$\times$. This asynchronous design enables highly efficient and responsive control for practical robotics.
- Abstract(参考訳): VLA(Vision-Language-Action)モデルの現実的な展開は、効率と性能のトレードオフ、クロスエボディメントの一般化、実行のスムーズさによってボトルネックとなることが多い。
我々は,低レベルのアクション制御から高レベルのセマンティック推論を分離し,計算資源とモジュラリティを最適化する非同期デュアル周波数アーキテクチャNebulaVLAを提案する。
ヘテロジニアスロボット間のセマンティックギャップをブリッジするために,統一言語に基づく行動表現であるGESTURE-7を導入する。
さらに,我々のガイドアクションアルゴリズムはマスクベースの滑らかさ制約による運動連続性を強制する。
総合的な評価によると、NebulaVLAは同期ベースラインを著しく上回り、LIBERO-Plusの平均成功率85.55%、およびtextasciitilde 2.7$\times$によるアクション生成を加速する。
この非同期設計により、実用ロボティクスの高効率かつ応答性制御が可能となる。
関連論文リスト
- MobileVLA-R1 2.0: RL-Enhanced Reasoning for Mobile Robot Control [63.85634404397772]
MobileVLA-R1 2.0は、移動ロボットのためのRL拡張ビジョン言語アクションフレームワークである。
教師付きChain-of-Thought(CoT)アライメントと強化学習を通じて、具体的軌道上の多粒性推論を学習する。
VLN-CE, QUARD, およびUnitree Go2およびG1ロボットへの実環境展開を網羅し, 言語誘導ナビゲーション, 四脚制御, ヒューマノイド移動操作の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-05T20:31:14Z) - TS-Mask VLA: 2D Temporal-Spatial Masking for Vision-Language-Action Model with Effective Bridging [18.666233973595762]
TS-Mask VLAはロボット操作のための視覚言語アクションフレームワークである。
本手法は,(1)ブリッジアテンションコンディショニングブリッジを備えた離散アクションエキスパート,(2)時空間2Dマスキング戦略の2つの重要な設計に基づいて構築されている。
0.5Bパラメータしか持たない平均的な成功率は9%に達し、かなり大きなモデルを上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-10T07:06:02Z) - RotVLA: Rotational Latent Action for Vision-Language-Action Model [54.22746299071677]
本稿では,連続的な回転潜在動作表現に基づくVLAフレームワークであるRotVLAを紹介する。
潜在作用はSO(n) の元としてモデル化され、連続性、構成性、および実世界の作用力学と整合した構造的幾何学を提供する。
RotVLAはVLMバックボーンとフローマッチングアクションヘッドで構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-13T11:58:02Z) - AnoleVLA: Lightweight Vision-Language-Action Model with Deep State Space Models for Mobile Manipulation [2.2357163812666716]
VLA(Vision-Language-Action Model)は,この課題に対して強力な性能を示す。
しかし、標準的なトランスフォーマーバックボーンの計算コストのため、リソース制約のある環境への展開は依然として困難である。
本稿では,マルチモーダルシーケンスを効率的に処理するために,奥行き状態空間モデルを用いた軽量VLAであるAnoleVLAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-16T09:57:45Z) - ActionCodec: What Makes for Good Action Tokenizers [106.78093973045526]
VLA(Vision-Language-Action)モデルでは、より優れた命令追従と訓練効率が示されている。
このパラダイムの中心はアクショントークン化であるが、その設計は主に再構築の忠実さに焦点を当てている。
我々は、トレーニング効率とVLA性能の両方を大幅に向上させる高性能なアクショントークンであるtextbfActionCodecを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-17T07:07:15Z) - FASTer: Toward Efficient Autoregressive Vision Language Action Modeling via Neural Action Tokenization [61.10456021136654]
本稿では,効率的で汎用的なロボット学習のための統合フレームワークであるFASTerを紹介する。
FASTerVQは、アクションチャンクをシングルチャネルイメージとしてエンコードし、高い圧縮比を維持しながら、グローバルな時間的依存関係をキャプチャする。
FASTerVLAはブロックワイドの自動回帰デコーディングと軽量アクションエキスパートを備えたトークンライザ上に構築されており、推論の高速化とタスクパフォーマンスの向上を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-04T16:21:38Z) - dVLA: Diffusion Vision-Language-Action Model with Multimodal Chain-of-Thought [66.78110237549087]
VLA(Vision-Language-Action)モデルは、ロボット工学の次世代パラダイムとして登場しつつある。
単一システムにおける視覚認識,言語推論,ロボット制御を統一する拡散型VLAであるdVLAを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-30T02:36:11Z) - SP-VLA: A Joint Model Scheduling and Token Pruning Approach for VLA Model Acceleration [70.72227437717467]
VLA(Vision-Language-Action)モデルは、その強力な制御能力に注目が集まっている。
計算コストが高く、実行頻度も低いため、ロボット操作や自律ナビゲーションといったリアルタイムタスクには適さない。
本稿では,共同スケジューリングモデルとプルーニングトークンにより,VLAモデルを高速化する統一フレームワークSP-VLAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-15T05:04:17Z) - Accelerating Vision-Language-Action Model Integrated with Action Chunking via Parallel Decoding [24.1236728596359]
VLA(Vision-Language-Action)モデルでは、一般化可能なロボット操作の可能性を示している。
本稿では,アクションチャンキングと統合されたVLAモデルのための最初の並列デコーディングフレームワークであるPD-VLAを提案する。
本フレームワークは,並列な固定点反復によって解く非線形システムとして自己回帰復号を再構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-04T06:12:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。