首页 /研究 /3DVLA:通过3D空间与实例理解增强视觉-语言-动作模型
MANIPULATION

3DVLA:通过3D空间与实例理解增强视觉-语言-动作模型

Zhongyu Xia, Yousen Tang, Bingqing Wei, Yongtao Wang

发表年份
2026
访问权限
开放获取

摘要

该论文提出3DVLA框架,通过显式多视图一致性约束、实例估计模块和掩码自监督3D编码,解决了视觉-语言-动作模型缺乏3D场景理解的问题。该框架无需额外标注即可增强预训练模型的3D推理能力,显著提升了机器人操作任务中的空间感知与遮挡鲁棒性。

关键词

3D scene understandingvision-language-actionrobotic manipulationmulti-view consistencyself-supervised learning

相关论文

查看 MANIPULATION 分类全部论文