論文の概要: PredVLA: Predictive Sensorimotor Modeling for Sub-Million-Parameter Robot Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26673v2
• Date: Sun, 30 Aug 2026 04:56:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 13:34:07.735569
• Title: PredVLA: Predictive Sensorimotor Modeling for Sub-Million-Parameter Robot Manipulation
• Title（参考訳）: PredVLA:サブミリパラメータロボットマニピュレーションのための予測型センサモレータモデリング
• Abstract要約: PredVLAは、トレーニング可能なネットワークパラメータがわずか0.68万で、ロボットデータの事前学習がない言語条件の予測符号化ポリシーである。 階層的なリカレントダイナミクスは視覚的特徴と固有受容を予測し、観察は予測エラー駆動オンライン推論によってのみ潜在状態に影響を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.55011976634859
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large pretrained vision-language-action models achieve strong robot-manipulation performance, while compact alternatives have largely pursued efficiency by compressing the prevailing observation-to-action paradigm. We investigate whether predictive sensorimotor modeling can make more effective use of a limited parameter budget than direct observation-to-action mapping. We present PredVLA, a language-conditioned predictive-coding policy with only 0.68 million trainable network parameters and no robot-data pretraining. Its hierarchical recurrent dynamics predict visual features and proprioception, while observations influence latent state only through prediction-error-driven online inference. On LIBERO, PredVLA achieves an 86.9% mean success rate across the three short-horizon suites and 75.4% across all four suites. Under a controlled comparison using the same frozen front end, demonstrations, action decoder, and evaluation protocol, PredVLA achieves 3.7x and 7.4x the three-suite mean success rates of parameter-matched Transformer and LSTM behavior-cloning policies, respectively. A mechanism-by-mechanism transition to the recurrent behavior-cloning baseline shows that replacing the predictive pathway with direct observation input produces the largest single performance drop, accounting for approximately $70\%$ of the endpoint gap. Further ablations identify distinct contributions from training-time latent inference, test-time error regression, hierarchical timescales, and sensory prediction-error channels. Together, these results support predictive sensorimotor modeling as a strong inductive bias for compact language-conditioned robot control.
• Abstract（参考訳）: 大きな事前学習された視覚-言語-アクションモデルは強力なロボット-操作性能を達成する一方、コンパクトな代替手段は一般的な観察-行動パラダイムを圧縮することで効率を追求している。 本研究では,予測感作モデルが直接観察・行動マッピングよりも限られたパラメータ予算を効果的に活用できるかどうかを考察する。 トレーニング可能なネットワークパラメータはわずか0.68万で,ロボットデータの事前学習は行わない,言語条件の予測符号化ポリシであるPredVLAを提案する。 階層的なリカレントダイナミクスは視覚的特徴と固有受容を予測し、観察は予測エラー駆動オンライン推論によってのみ潜在状態に影響を与える。 LIBEROでは、PredVLAは3つの短水平スイートで86.9%、全4スイートで75.4%という平均的な成功率を達成した。 PredVLAは、同じ凍結したフロントエンド、デモ、アクションデコーダ、評価プロトコルを用いて、パラメータマッチングされたトランスフォーマーとLSTMの行動閉鎖ポリシーの3.7xと7.4xの平均成功率をそれぞれ達成している。 機構バイメカニズムが繰り返し発生する動作閉包ベースラインへの遷移は、予測経路を直接観察入力に置き換えると、エンドポイントギャップの約70 % を考慮し、最大の単一性能低下が発生することを示している。 さらに、トレーニング時潜時推論、テスト時エラー回帰、階層的時間スケール、知覚予測エラーチャネルから、異なるコントリビューションを識別する。 これらの結果は,コンパクトな言語条件ロボット制御のための強力な誘導バイアスとして,予測センタモレータモデリングを支援する。

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