arXiv cs.RO· Bojun Zou, Wenhao Yu, Jiaohao Li, Jiaxuan Lin, Guanting Ye, Haohan Geng, Weihao Yu, Yanyong Zhang, Jianmin Ji·· 4 小时前AI 评分62
VLA-Stem：用强化学习为视觉-语言-动作模型加轻量安全机制
VLA-Stem: A Lightweight Safety Mechanism for Vision-Language-Action Models via Reinforcement Learning
AI 导读
研究者提出 VLA-Stem，一种基于强化学习的轻量安全机制，无需微调底层 VLA 策略，而是把其动作块转换为运动参考，在推理时结合本体感知与局部障碍信息自适应修正执行。在六个受限仿真设置中，VLA-Stem 平均无碰撞任务成功率为 52.8%，最强安全基线为 23.7%，且在无障碍环境中保持原策略性能；实机实验也显示静态与动态障碍下碰撞减少。
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