PI-VLA: A Symmetry-Aware Predictive and Interactive Vision--Language--Action Framework for Robust Robotic Manipulation
Rattachement africain : us, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Vision–language–action (VLA) models often suffer from limited robustness in long-horizon manipulation tasks due to their inability to explicitly exploit structural symmetries and to react adaptively when such symmetries are violated by environmental uncertainty. To address this limitation, this paper proposes PI-VLA, a symmetry-aware predictive and interactive VLA framework for robust robotic manipulation. PI-VLA is built upon three key symmetry-driven principles. First, a Cognitive–Motor Synergy (CMS) module jointly generates discrete and continuous action chunks together with predictive world-model features in a single forward pass, enforcing cross-modal action consistency as an implicit symmetry constraint across heterogeneous action representations. Second, a unified training objective integrates imitation learning, reinforcement learning, and state prediction, encouraging invariance to task-relevant transformations while enabling adaptive symmetry breaking when long-horizon deviations emerge. Third, an Active Uncertainty-Resolving Decider (AURD) explicitly monitors action-consensus discrepancies and state prediction errors as symmetry-breaking signals, dynamically adjusting the execution horizon through closed-loop replanning. Extensive experiments demonstrate that PI-VLA achieves state-of-the-art performance, attaining a 73.2% average success rate on the LIBERO benchmark and an 88.3% success rate in real-world manipulation tasks under visual distractions and unseen conditions. Ablation studies confirm that symmetry-aware action consensus and uncertainty-triggered replanning are critical to robust execution. These results establish PI-VLA as a principled framework that leverages symmetry preservation and controlled symmetry breaking to enable reliable and interactive robotic manipulation.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- PI-VLA: A Symmetry-Aware Predictive and Interactive Vision--Language--Action Framework for Robust Robotic Manipulation
- Date Crossref
- 09/01/2026
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- posted-content
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
City University of New York pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Columbia University Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Chang'an University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
China Electronic Information Industry Development pays non établi dans la noticeInstitution
-
Shenzhen Institutes of Advanced Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
School of Automobile pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Shenzhen Kaihong Digital Industry Development Co. pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
-
Shenzhen Institute of Advanced Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
City University of New York, Department of Computer Science — Columbia University et Chang'an University, avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.