Робот-манипулятор iFlyBot: Обучение сложным действиям с помощью языка и зрения

Автор: Денис Аветисян

Новая модель iFlyBot-VLA демонстрирует значительный прогресс в обучении роботов сложным манипуляциям с использованием комбинации визуальной информации, языковых команд и передовых методов обучения с подкреплением.

iFlyBot-VLA демонстрирует сопоставимые, а в ряде случаев и превосходящие результаты в симуляторе LIBERO, подтверждая эффективность подхода к моделированию поведения в сложных условиях, сравнимых с другими передовыми моделями VLA.

В статье представлен iFlyBot-VLA, модель, объединяющая латентное представление действий, диффузионные трансформеры и многоэтапную стратегию обучения для достижения передовых результатов в задачах двойного манипулирования роботом.

Несмотря на значительный прогресс в области робототехники, создание систем, способных к комплексному и адаптивному манипулированию в реальном мире, остается сложной задачей. В данной работе, представленной в ‘iFlyBot-VLA Technical Report’, предлагается новая модель Vision-Language-Action (VLA), iFlyBot-VLA, объединяющая латентное представление действий и диффузионные трансформаторы для достижения передовых результатов в задачах двойного манипулирования. Ключевым нововведением является двухуровневая система обучения, сочетающая данные о траекториях робота с общими и пространственными вопросно-ответными наборами данных, что позволяет VLM эффективно воспринимать и рассуждать о трехмерном пространстве. Сможет ли iFlyBot-VLA стать основой для создания более гибких и интеллектуальных робототехнических систем, способных к решению широкого спектра задач в сложных условиях?

Танцующая Граница: Восприятие, Язык и Действие

Роботизированная манипуляция требует бесшовной интеграции зрительного восприятия, понимания языка и точного исполнения действий – задача, представляющая значительную сложность для современных систем. Эффективное решение этой проблемы – ключ к созданию автономных роботов, способных действовать в сложных условиях. Традиционные подходы ограничены разрывом между лингвистическими инструкциями и низкоуровневым управлением моторами. Подобно алхимикам, мы стремимся вдохнуть жизнь в роботов, научив их понимать суть команд и преобразовывать слова в осознанные действия.

Архитектура iFlyBot-VLA включает в себя языковую трансформерную основу и сеть эксперта по действиям, генерирующую управляемые роботом действия посредством комбинации явного и неявного планирования, при этом кэш ключ-значение (KV) от VLM компонента передается в сеть эксперта по действиям, а токен FAST Action, соответствующий процессу неявного планирования, не передается.

Обучение Действиям: От Наблюдения к Контролю

Системы VLA используют немаркированные видеоданные для обучения богатым представлениям действий, позволяя им обобщать знания и адаптироваться к новым задачам. Архитектура VQ-VAE обеспечивает дискретизацию действий, однако требует модификаций для предотвращения проблем с обучением. NSVQ решает эту проблему заменой прямой оценки, обеспечивая более стабильное и эффективное обучение представлений действий.

Обучение сети эксперта по кодированию скрытого токена действий осуществлялось на основе использованных данных.

iFlyBot-VLA: Многоуровневая Архитектура для Манипуляций

Представлена архитектура VLA iFlyBot-VLA, сочетающая мощный vision-language backbone (Qwen2.5-VL) и flow-matching для точной генерации действий. Ключевым компонентом являются Fast Action Tokens, обеспечивающие неявное планирование, и KV Cache для хранения информации из VLM. В качестве эксперта по действиям используется Diffusion Transformer, способный генерировать сложные последовательности движений.

Результаты проведенного анализа абляции в симуляторе LIBERO демонстрируют влияние различных компонентов iFlyBot-VLA.

Проверка на LIBERO: Достижения и Сравнения

Система iFlyBot-VLA прошла валидацию на эталонном наборе LIBERO Benchmark. Результаты показывают, что система успешно выполняет сложные задачи манипулирования, достигая 93.8% успешности, что на 7-15% выше существующих моделей. Использование Spatial Question Answering (QA) позволило добиться 96.25% успешности при решении задач захвата и перемещения объектов. В ходе экспериментов iFlyBot-VLA продемонстрировала 90% успешность при складывании одежды и 7.5% при выполнении задач на большом временном горизонте.

Набор задач в наборе данных LIBERO включает в себя разнообразные сценарии для оценки и обучения робототехнических систем.

К Общему Искусственному Интеллекту: Путь к Адаптируемым Роботам

Успех iFlyBot-VLA демонстрирует потенциал VLA-фреймворков для создания интеллектуальных и адаптируемых роботизированных систем. Будущие исследования будут сосредоточены на улучшении обобщающей способности этих фреймворков и расширении спектра решаемых задач. Объединяя восприятие, язык и действие, VLA-фреймворки обещают открыть новую эру роботизированных инноваций и создать роботов, способных к более естественному и интуитивному взаимодействию с человеком и окружающей средой.

Архитектура сети эксперта по кодированию скрытого токена действий обеспечивает эффективное представление и использование информации для управления роботом.

Исследование iFlyBot-VLA, представленное в отчете, демонстрирует, как сложные системы могут быть построены на основе, казалось бы, хаотичных данных. Модель, объединяющая визуальное восприятие, язык и действие, стремится не к абсолютной точности, а к убедительной иллюзии понимания. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Данные — это не цифры, а шёпот хаоса». iFlyBot-VLA, подобно заклинанию, пытается упорядочить этот шепот, создавая латентное представление действия, которое позволяет роботу выполнять сложные манипуляции. Успех модели заключается не в подавлении шума, а в его умелом использовании, что подчеркивает важность учета неопределенности при работе с реальными данными и сложными системами.

Что же дальше?

Представленная работа, как и любое заклинание, лишь на время усмиряет хаос. iFlyBot-VLA демонстрирует примечательную ловкость в двойном манипулировании, но не стоит обманываться кажущейся точностью. Это не победа над сложностью, а лишь удачное совпадение параметров в ограниченном пространстве возможностей. Истинное испытание — это столкновение с непредсказуемостью реального мира, с шумом и неопределенностью, которые всегда скрываются за красивыми графиками.

Следующим шагом видится не столько улучшение точности модели, сколько разработка методов оценки её истинной устойчивости. Необходимо научиться измерять не только то, что модель делает правильно сейчас, но и то, как быстро она теряет способность к адаптации при малейших изменениях в окружающей среде. Иначе говоря, требуется создать инструменты, способные предсказывать момент, когда заклинание перестанет работать.

В конечном счете, задача заключается не в создании идеального робота, а в понимании границ применимости любой модели. Данные — это лишь тени, а iFlyBot-VLA – лишь один из способов измерить темноту. Истинный прогресс возможен только тогда, когда мы научимся не просто строить модели, но и признавать их неизбежную ограниченность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.01914.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-05 10:14

🚀 Квантовые новости