Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили DynamicVLA — систему, позволяющую роботам более эффективно манипулировать объектами в динамичной среде, преодолевая задержки между восприятием и действием.
DynamicVLA объединяет компактную модель Vision-Language-Action с непрерывным выводом и потоковой передачей действий, обеспечивая временную согласованность и улучшенную производительность в задачах управления объектами.
Манипулирование динамическими объектами остается сложной задачей для современных моделей «Видение-Язык-Действие» (VLA), демонстрирующих высокую эффективность в статических сценариях, но испытывающих трудности при работе с быстро меняющимися условиями. В данной работе представлена система ‘DynamicVLA: A Vision-Language-Action Model for Dynamic Object Manipulation’ — фреймворк, объединяющий компактную VLA-модель с непрерывным выводом и потоковой передачей действий, согласованной во времени. Предложенный подход позволяет преодолеть разрыв между восприятием и выполнением, обеспечивая повышение скорости реакции и обобщающей способности в задачах манипулирования. Возможно ли создание единой платформы для эффективного управления динамическими объектами, способной к адаптации к различным робототехническим системам и реальным условиям?
Динамичные Миры: Вызов для Роботов
Традиционные роботизированные системы испытывают значительные трудности при функционировании в динамичных средах, характеризующихся непрерывными изменениями и непредсказуемым взаимодействием объектов. В отличие от статичных, заранее определенных условий, реальный мир полон неожиданностей: объекты могут перемещаться, деформироваться или взаимодействовать друг с другом непредсказуемым образом. Это создает серьезные проблемы для роботов, которые полагаются на точные модели окружающей среды и заранее запрограммированные последовательности действий. Неспособность адекватно реагировать на эти динамические изменения приводит к снижению эффективности, ошибкам и даже потенциальным авариям, подчеркивая необходимость разработки новых подходов к робототехнике, способных к адаптации и прогнозированию в условиях неопределенности.
Существующие методы роботизированной манипуляции зачастую демонстрируют хрупкость и неустойчивость в динамичных средах из-за недостатка способности к временному рассуждению. Большинство систем полагаются на мгновенные данные и не способны предвидеть последствия своих действий во времени, что приводит к ошибкам при взаимодействии с изменяющимися объектами или непредвиденным препятствиям. Отсутствие возможности прогнозировать траектории движения, учитывать инерцию объектов или оценивать временные зависимости между событиями лишает роботов гибкости и адаптивности, необходимых для надежной работы в реальных условиях. В результате даже незначительные отклонения от запланированного сценария могут привести к сбоям и необходимости повторного запуска операций, что снижает эффективность и надежность системы в целом.
Для успешной навигации в динамичных средах робототехническим системам требуется способность к прогнозированию и адаптации к непрерывно меняющимся условиям. Эта необходимость обусловлена тем, что традиционные подходы, основанные на статичных моделях мира, оказываются неэффективными при столкновении с непредсказуемым поведением объектов и постоянными изменениями в окружении. Система, способная предвидеть будущие состояния среды, может не только избегать столкновений и ошибок, но и активно использовать динамику для повышения эффективности своих действий. Адаптация к изменениям требует от робота способности переоценивать текущую ситуацию, корректировать свои планы и выбирать оптимальные стратегии поведения в режиме реального времени, что подразумевает использование сложных алгоритмов обучения и планирования, способных учитывать неопределенность и изменчивость окружающего мира.
DynamicVLA: Временное Рассуждение в Действии
DynamicVLA представляет собой новую структуру, объединяющую временное рассуждение в задачах манипулирования роботами посредством использования моделей Vision-Language-Action (VLA). Данный подход позволяет роботу интерпретировать визуальную информацию и языковые инструкции, преобразуя их в последовательность действий, учитывающих временную последовательность событий и динамическое изменение окружающей среды. В отличие от традиционных систем, DynamicVLA не требует предварительного определения жестких временных интервалов, а адаптируется к скорости и характеру происходящих изменений, обеспечивая более гибкое и надежное выполнение задач в реальных условиях.
Ключевыми компонентами DynamicVLA являются методы непрерывного вывода (Continuous Inference) и потоковой передачи действий с учетом скрытых состояний (Latent-aware Action Streaming). Непрерывный вывод позволяет модели обрабатывать входящие визуальные данные и языковые инструкции в режиме реального времени, избегая дискретизации и задержек, связанных с традиционными подходами. Потоковая передача действий с учетом скрытых состояний оптимизирует процесс планирования и выполнения действий, поддерживая согласованность действий во времени и учитывая динамически изменяющуюся обстановку. Эти техники совместно минимизируют задержку между восприятием, планированием и выполнением действий, обеспечивая более точное и своевременное взаимодействие робота с окружающей средой.
В ходе испытаний в сложных интерактивных сценариях, фреймворк DynamicVLA достиг значительного улучшения показателя успешности, составив 60.5%. Это демонстрирует существенное превосходство над существующими моделями Vision-Language-Action (VLA), с приростом до +440.0% по сравнению с результатами, полученными на бенчмарке DOM. Данный показатель подтверждает надежность и эффективность DynamicVLA в динамически изменяющихся условиях, что делает его перспективным решением для задач роботизированной манипуляции.
Compact VLA: Эффективность в Каждом Параметре
Компактная модель VLA построена на базе FastViT — сверточной кодирующей сети для обработки изображений, и SmolLM2, используемой в качестве языковой основы. Такая архитектура позволила достичь общего количества параметров всего в 0.4 миллиарда. Применение FastViT обеспечивает эффективную обработку визуальной информации, а SmolLM2 — компактное и быстрое генерирование текстовых ответов, что в совокупности способствует снижению вычислительных затрат и возможности развертывания модели на устройствах с ограниченными ресурсами.
Архитектура Compact VLA разработана с акцентом на вычислительную эффективность без потери производительности. Использование FastViT и SmolLM2 позволило добиться модели с 0.4 миллиардами параметров, что значительно снижает требования к аппаратным ресурсам. Это обеспечивает возможность работы в режиме реального времени даже на устройствах с ограниченными вычислительными мощностями, таких как мобильные платформы или встраиваемые системы. Сохранение высокой скорости обработки при относительно небольшом размере модели является ключевым фактором для широкого спектра практических применений, где важна оперативная реакция и минимальное энергопотребление.
Модель Compact VLA демонстрирует 51.9% успешность выполнения задач взаимодействия с реальным миром, что представляет собой значительный прогресс по сравнению с базовым показателем в 11.7%. Данный результат подтверждает эффективность разработанной архитектуры в контексте практического применения и указывает на возможность создания более надежных и функциональных систем взаимодействия человека и машины, работающих в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.
Автоматизация: Основа Надежной Динамической Манипуляции
Автоматизированный конвейер сбора данных, известный как Динамическая Манипуляция Объектами (DMO), позволяет проводить обучение и оценку роботизированных систем в условиях динамически меняющейся среды. Этот подход предполагает полную автоматизацию процесса получения данных, устраняя необходимость в ручном управлении и обеспечивая возможность генерации масштабных наборов данных. Благодаря DMO, роботизированные системы могут непрерывно совершенствоваться, адаптируясь к различным сценариям и повышая свою надежность в реальных условиях эксплуатации, что особенно важно для задач, требующих высокой точности и оперативности в изменяющейся обстановке.
В основе системы автоматизированного сбора данных и управления лежит контроллер на основе конечных автоматов, обеспечивающий выполнение ключевых операций манипулирования объектами. Этот контроллер последовательно управляет роботом, реализуя этапы приближения к объекту, захвата, перемещения и возврата в исходное состояние. Такая структурированная организация позволяет надежно и предсказуемо воспроизводить сложные сценарии, необходимые для обучения и оценки роботизированных систем в динамичных условиях. Четкое разделение на состояния и переходы между ними гарантирует стабильность и воспроизводимость экспериментов, что критически важно для создания надежных и эффективных алгоритмов управления роботами.
Автоматизация ключевых процессов, таких как приближение, захват, перемещение и сброс объектов, позволяет создавать масштабные наборы данных, необходимые для обучения и оценки роботизированных систем в различных условиях. Этот подход обеспечивает стабильную и воспроизводимую работу робота в широком спектре сценариев, что значительно повышает его надежность. Результаты демонстрируют впечатляющие показатели успешности взаимодействия робота с окружающей средой, достигающие 60.5% для категории «Контактное взаимодействие» (CR), 38.5% для «Динамической адаптации» (DA) и 40.5% для «Локального поиска» (LS). Такая систематизация и автоматизация процессов не только упрощает сбор данных, но и открывает возможности для дальнейшей оптимизации алгоритмов управления и повышения эффективности роботизированных систем.
Исследование демонстрирует неизбежный компромисс между теоретической элегантностью и практической реализацией. DynamicVLA, стремясь к улучшению управления динамическими объектами в реальном времени, сталкивается с необходимостью учитывать задержки и несоответствия между восприятием и действием. Этот подход, хоть и направлен на повышение производительности, неизбежно упрощает модель, жертвуя потенциальной точностью ради скорости. Как точно заметил Г.Х. Харди: «Математика — это не тело знаний, а способ мышления». В контексте робототехники, это означает, что разработка эффективных систем управления требует не только сложных алгоритмов, но и умения адаптироваться к несовершенству реального мира. Ведь даже самая совершенная теория рано или поздно столкнется с ограничениями физического исполнения.
Что Дальше?
Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой абстракции над вечной проблемой управления физическим миром. Улучшение временной синхронизации между восприятием и действием — шаг в верном направлении, но не стоит обольщаться. Вскоре обнаружится, что этот “компактный” VLA — лишь очередной сложный монстр, требующий непомерных вычислительных ресурсов, а задержки будут компенсироваться ещё более изощрёнными трюками. Начинается всё с простого bash-скрипта, а заканчивается — распределённой системой с собственной экосистемой ошибок.
Наиболее интересным представляется не столько сама модель, сколько попытка переноса из симуляции в реальность. Этот процесс всегда полон сюрпризов, и можно смело предположить, что на следующем этапе возникнут проблемы с текстурами, освещением и, конечно же, с непредсказуемым поведением реальных объектов. Сейчас это назовут «робастностью к домену», получат инвестиции, а потом будут месяцами отлаживать поведение робота в условиях слабого освещения.
В конечном счёте, истинным испытанием станет не точность манипуляций, а способность системы адаптироваться к неизбежному хаосу реального мира. Технический долг — это просто эмоциональный долг с коммитами, и рано или поздно все эти изящные решения потребуют переработки. Документация снова соврет, и кто-то будет часами разбираться, почему робот упорно пытается положить яблоко внутрь микроволновки.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22153.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Доказательство устойчивости веб-агента: проактивное свертывание контекста для задач с горизонтом в бесконечность.
- Доказательства просят: Как искусственный интеллект помогает отличать правду от вымысла
- Интеллектуальный поиск научных статей: новый подход к исследованию литературы
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
- Игры без модели: новый подход к управлению в условиях неопределенности
- Нейросети на грани: как перевести ИИ в логику для умных устройств
- Цифровые двойники: первый опыт обучения
2026-02-01 05:03