机器人 / 具身智能

VeriSpace: Spatially Grounded Action Verification for Vision-Language-Action Models

VeriSpace: 面向视觉-语言-动作模型的空间基础动作验证

Guiyu Zhao, Longteng Guo, Junyou Zhu, Jun Fu, Yanghong Mei, Bin Cao, Jie Jiang, Xingjian He, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出VeriSpace，一种3D感知的动作验证器，通过双路径3D注入场景编码和空间基础动作推理，在测试时选择候选动作，提升VLA模型的可靠性。

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CAST: Counterfactual Labels Improve Instruction Following in Vision-Language-Action Models

CAST: 反事实标签提升视觉-语言-动作模型中的指令跟随能力

Catherine Glossop, William Chen, Arjun Bhorkar, Dhruv Shah, Sergey Levine

机构 * University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对VLA模型难以遵循细粒度指令的问题，提出利用视觉语言模型生成反事实标签增强数据集，提升语言基础多样性，实验表明该方法在导航和操作任务中显著提升指令跟随成功率。

What Matters in Orchestrating Robot Policies: A Systematic Study of Hierarchical VLA Agents

机器人策略编排的关键因素：分层VLA智能体的系统研究

Jiaheng Hu, Mohit Shridhar, Caden Lu, Dhruv Shah, Hao-Tien Lewis Chiang, Jie Tan, Annie Xie

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 系统研究分层视觉-语言-动作（Hi-VLA）系统的设计原则，通过统一框架分析规划器、控制器及接口机制对短时、长时及推理密集型任务性能的影响，提出构建更强健分层VLA智能体的实用原则。

QDepth-VLA: Quantized Depth Prediction as Auxiliary Supervision for Vision-Language-Action Models

QDepth-VLA：量化深度预测作为视觉-语言-动作模型的辅助监督

Yixuan Li, Yuhui Chen, Mingcai Zhou, Haoran Li, Zhengtao Zhang, Dongbin Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Zhongke Huiling Robot Technology Co.（北京中科创联机器人科技有限公司） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出QDepth-VLA框架，通过辅助深度预测任务增强VLA模型的空间感知与推理能力，在仿真和真实任务中提升操作性能。

Uncovering Vulnerability of Vision-Language-Action Models under Joint-Level Physical Faults

揭示视觉-语言-动作模型在关节级物理故障下的脆弱性

Minsoo Jo, Taeju Kwon, Junha Chun, Youngjoon Jeong, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究揭示VLA模型在机器人关节级物理故障（如执行器退化、摩擦增加）下性能显著下降，并提出轻量级残差校准框架J-PARC，通过推断关节故障状态并自适应修正动作，提升鲁棒性。