ObjectVLA如何让Franka机器人自主理解新物体
人类演示数据的缺失问题与泛化挑战
在机器人模仿学习领域，依赖海量人类演示数据的传统方法正面临开放世界场景的严峻挑战。当训练目标从"递出苹果"转变为语义相似但视觉差异显著的"递出桃子"时，现有端到端模型在分布外（OOD）物体上的泛化成功率骤降至不足30%。这种局限性直接制约了机器人在动态商业场景（如仓储分拣、柔性制造）中的实际应用价值。
ObjectVLA：视觉-语言-动作协同进化
ObjectVLA框架通过三重创新突破这一瓶颈：
定位感知推理机制：构建包含2000个视觉-文本对的数据集，利用边界框标注建立物体语义与空间定位的精确映射。
混合训练策略：采用10:1的机器人交互数据与视觉语言数据配比，在Franka机器人上验证了该比例在保持任务精度与泛化能力间的平衡性。
智能手机增强方案：通过手机拍摄21张多角度图像配合1个epoch微调，即可将新物体操作成功率提升至80%以上。
真实场景验证
基础任务验证：在"移动到物体"任务中，对100个OOD物体取得64%的泛化成功率。
复合技能测试：推动/旋转任务的分布外成功率分别达到62%和58%。
工业级料箱拣选：在含多干扰物的复杂场景中，目标物体检索成功率较基线提升46.7%。
示例：
这些实验强调了我们的方法在减少对大规模人类演示的依赖的同时，实现强大的物体泛化的能力。
本研究所有实验均使用Franka机械臂完成，使用两个外部ZED摄像头和一个手腕处的Realsense 435i摄像头来获取现实世界的视觉信息。该7自由度协作机器人可通过BFT机器人平台获取
技术突破与商业价值
相比传统方案，ObjectVLA在三个维度实现跨越：
部署成本降低：新物体适配时间从72小时压缩至10分钟。
操作精度提升：在标准测试环境中，位姿估计误差＜0.5mm。
商业场景扩展：已成功应用于3C电子装配、医药物流分拣等10+行业场景。
访问objectvla.github.io获取技术细节，或登录www.bft-robot.com了解Franka机器人的商业部署方案。
关于BFT白芙堂机器人
BFT（白芙堂）机器人是智能机器人一站式服务平台，能为客户提供机器人选型、培训、解决方案、在线采购、本地化定制等高性价比的一站式服务。平台产品涵盖协作机器人、工业机器人、移动机器人、SCARA机器人、服务机器人、机器人夹爪、三维机器视觉设备、3D工业相机等十余种品类，实现机器人产业链产品全覆盖，并广泛应用于工业制造、实验室自动化、智慧零售、教育科研等行业。平台已与国内外知名机器人企业达成战略合作，并拥有专业的工程师团队，能为客户提供算法及系统定制、职校教学、科研实验室平台搭建、机器人展厅定制等服务，支持一对一技术支持和二次开发。
