論文の概要: ZETA: A Controlled Study of Zero-Shot Cross-Embodiment VLA Transfer for Tabletop Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02546v2
• Date: Sat, 05 Sep 2026 08:28:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-09 14:43:41.702483
• Title: ZETA: A Controlled Study of Zero-Shot Cross-Embodiment VLA Transfer for Tabletop Manipulation
• Title（参考訳）: ZETA:テーブルトップ操作のためのゼロショットクロスボディーメントVLA転送の制御に関する研究
• Abstract要約: まず、厳密なゼロショット転送を、トレーニングデータから対象の具体化が欠落している場合と、事前のゼロショット転送とを区別する。 本研究は, 状態行動表現, 事前学習態様, 補助訓練目標, 目標身体曝露の4因子について, 制御された分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.1889537658185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Zero-shot generalization to unseen embodiments is important for generalizable vision-language-action (VLA) models as robot hardware evolves and task-specific data collection remains costly. However, a systematic understanding of this problem remains limited, in part because the literature lacks a unified zero-shot transfer definition and controlled evaluation settings that isolate embodiment changes from differences in tasks, scenes, or protocols. To address this gap, we first distinguish strict zero-shot transfer, where the target embodiment is absent from all training data, from pretrain-exposed zero-shot transfer, where it appears only during pretraining. We then introduce a controlled benchmark spanning 14 held-out target embodiments across simulation and real-world validation. Within this framework, we conduct a controlled analysis of four factors: state-action representations, pretraining embodiment diversity, auxiliary co-training objectives, and target-embodiment exposure. Experimental results show that local end-effector (EEF) state-action representations, the source embodiment diversity, and auxiliary co-training improve cross-embodiment transfer by around 15, 18, and 7 percentage points, respectively. We further find that adding only 5% target-embodiment data during pretraining improves average target-embodiment progress by 13.4 percentage points, showing that strict and pretrain-exposed zero-shot transfer are distinct and should be reported separately. Together, these findings provide practical guidance for evaluating and improving cross-embodiment VLA transfer in stationary tabletop manipulation with two-finger grippers, while motivating future investigation of broader settings including mobile-base control, dexterous hands, and long-horizon tasks.
• Abstract（参考訳）: ロボットハードウェアが進化し、タスク固有のデータ収集がコストがかかるため、視覚言語アクション(VLA)モデルにおいて、目に見えないエンボディメントへのゼロショットの一般化が重要である。 しかし、この問題の体系的な理解は依然として限られており、文献には、タスク、シーン、プロトコルの違いから実施形態の変更を分離する統一的なゼロショット転送定義と制御された評価設定が欠けているためである。 このギャップに対処するために、まず厳密なゼロショット転送を区別し、対象の実施形態が訓練データから欠落している場合と、事前訓練中にのみ現れるゼロショット転送とを区別する。 次に、シミュレーションと実世界の検証にまたがって、14の保持対象エボディメントにまたがる制御されたベンチマークを導入する。 本枠組みでは, 状態行動表現, 事前学習実施態様の多様性, 補助訓練目標, 目標身体曝露の4因子について, 制御された分析を行った。 実験の結果, 局所的エンドエフェクタ (EEF) 状態の表現, ソースエンボディメントの多様性, 補助的コトレーニングは, それぞれ約15, 18, 7ポイントのクロスエボディメント伝達を改善することがわかった。 さらに,事前訓練中に目標身体データを5%加えるだけで平均目標身体の進行率が13.4ポイント向上し,厳密かつ事前訓練したゼロショット転送は別々に報告されるべきであることが判明した。 両指グリップを用いた静止テーブルトップ操作において,両指間のVLA移動の評価と改善のための実践的ガイダンスを提供するとともに,移動体ベースコントロール,器用な手,長期作業など,より広範な設定について今後の研究を動機づける。

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