SpatialVLA：新型空间增强视觉-语言-动作模型

SpatialVLA简介

SpatialVLA是由上海人工智能实验室、上海科技大学和TeleAI联合开发的一种新型视觉-语言-行动（VLA）模型。该模型通过引入Ego3D位置编码和自适应动作网格，为机器人提供了强大的三维空间理解能力。它在110万真实机器人数据集上进行预训练，能够学习跨多种机器人环境和任务的通用操纵策略。SpatialVLA在零样本控制、新机器人设置的适应性以及空间理解能力方面展现出卓越性能，显著优于现有的VLA模型。开发团队通过创新的空间表示方法，使SpatialVLA能够更好地感知三维世界，并生成精确的机器人动作指令，为通用机器人策略的研究提供了新的方向。

SpatialVLA主要功能

1. 三维空间理解与机器人控制：SpatialVLA能够通过视觉和语言指令理解三维物理世界，并生成精确的机器人动作指令，实现复杂的机器人操纵任务。
2. 零样本控制（Zero-shot Control）：在预训练后，SpatialVLA可以直接应用于多种机器人任务，无需额外训练，展现出强大的泛化能力。
3. 新机器人设置的快速适应性：通过自适应动作网格的重新离散化，SpatialVLA能够快速适应新的机器人环境和任务，减少微调所需的资源。
4. 高效的动作生成与推理速度：SpatialVLA通过离散化动作空间，将连续动作转换为空间动作标记，显著提高了模型的推理速度，降低了计算成本。
5. 跨机器人泛化能力：该模型能够在不同机器人平台上运行，通过学习通用的三维空间知识，实现跨机器人的动作控制。

SpatialVLA技术原理

1. Ego3D位置编码（Ego3D Position Encoding）
   • 通过深度信息和图像像素构建以机器人为中心的三维坐标系，无需特定的机器人-相机校准。
   • 将三维空间信息与二维语义特征相结合，增强模型对三维场景结构的理解。
   • 该编码方式适用于多种机器人设置，具有良好的泛化性。
2. 自适应动作网格（Adaptive Action Grids）
   • 将连续的机器人动作离散化为自适应的空间网格，根据动作分布统计信息划分网格。
   • 学习空间动作标记，将动作表示为离散的标记类别，简化动作生成过程。
   • 在新机器人设置中，通过重新离散化动作网格，快速适应新的动作空间。
3. 大规模预训练与微调
   • 在110万真实机器人数据集上进行预训练，学习通用的操纵策略。
   • 预训练后，通过少量数据对模型进行微调，使其适应特定的机器人任务或环境。
4. 视觉-语言-行动（VLA）模型架构
   • 基于预训练的视觉-语言模型（如Paligemma2），结合机器人动作输出头。
   • 使用自回归方式生成动作标记，并将其解码为连续动作，实现从视觉和语言输入到机器人动作的映射。
5. 三维空间感知与动作对齐
   • 通过Ego3D位置编码和自适应动作网格，将三维空间信息注入到模型的输入和输出中。
   • 使模型能够理解三维空间中的物体位置和运动方向，生成与物理世界对齐的动作指令。

SpatialVLA应用场景

1. 工业自动化：在工业生产线上，SpatialVLA可用于复杂零件的装配、物料搬运和质量检测，通过精确的空间理解实现高效、灵活的机器人操作。
2. 物流与仓储：在物流中心，SpatialVLA能够控制机器人完成货物分拣、码垛和搬运任务，适应不同形状和大小的物品，提高物流效率。
3. 服务机器人：在家庭或公共场所，SpatialVLA驱动的服务机器人可以执行清洁、整理物品、递送物品等任务，根据自然语言指令完成多样化服务。
4. 医疗康复：在医疗领域，SpatialVLA可用于辅助康复机器人，帮助患者进行康复训练，通过精确的动作控制和空间理解提供个性化的康复方案。
5. 教育与科研：在教育和科研中，SpatialVLA可用于开发机器人实验平台，支持学生和研究人员探索机器人编程、空间认知和人机交互等领域。
6. 智能零售：在零售场景中，SpatialVLA驱动的机器人可以进行商品补货、货架整理和顾客引导，提升店铺运营效率和顾客体验。

SpatialVLA项目入口

• 项目主页：https://spatialvla.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/SpatialVLA/SpatialVLA
• HuggingFace：https://huggingface.co/IPEC-COMMUNITY/foundation-vision-language-action-model
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.15830