4D-VLA

4D-VLA数据集由复旦大学数据科学学院和华为诺亚方舟实验室创建，旨在解决现有预训练模型中输入信息不完整导致的问题，例如坐标系统混乱和状态混乱。该数据集包含88条记录，旨在帮助机器人更好地理解空间和时间信息，以实现更准确和通用的行为控制。数据集的创建过程涉及将深度和时序信息整合到视觉特征中，以生成对齐机器人坐标系统和场景的4D时空表示。4D-VLA数据集在模拟和真实世界环境中进行了验证，并展示了其在机器人控制任务中的优越性能。

The 4D-VLA dataset was created by the School of Data Science at Fudan University and Huawei Noah's Ark Lab, aiming to resolve issues caused by incomplete input information in existing pre-trained models, such as coordinate system confusion and state confusion. This dataset includes 88 records, designed to help robots better understand spatial and temporal information to achieve more accurate and generalizable behavior control. The development of the 4D-VLA dataset involves integrating depth and temporal information into visual features to generate a 4D spatiotemporal representation aligned with the robot's coordinate system and the scene. The 4D-VLA dataset has been validated in both simulated and real-world environments, and has demonstrated superior performance in robot control tasks.

原始信息汇总

4D-VLA数据集概述

基本信息

• 数据集名称: 4D-VLA: Spatiotemporal Vision-Language-Action Pretraining with Cross-Scene Calibration
• 相关论文: arXiv:2506.22242
• 作者:
  • Jiahui Zhang^1*
  • Yurui Chen^1*
  • Yueming Xu¹
  • Ze Huang¹
  • Yanpeng Zhou²
  • Yu-Jie Yuan²
  • Xinyue Cai²
  • Guowei Huang²
  • Xingyue Quan²
  • Hang Xu²
  • Li Zhang¹
• 机构:
  • ¹Fudan University
  • ²Huawei Noah’s Ark Lab

数据集特点

• 设计哲学: 强调先前方法在输入中缺乏准确动作推断的关键线索，导致目标动作分布具有高方差或非平滑性。
• 验证环境: 在模拟和真实机器人环境中验证方法性能。
• 基准对比: 包含OpenVLA基线和4D-VLA方法的性能报告。

引用信息

bibtex @article{zhang2025vla, title={4D-VLA: Spatiotemporal Vision-Language-Action Pretraining with Cross-Scene Calibration}, author={Zhang, Jiahui and Chen, Yurui and Xu, Yueming and Huang, Ze and Zhou, Yanpeng and Yuan, Yujie and Cai, Xinyue and Huang, Guowei and Quan, Xingyue and Xu, Hang and Zhang, Li}, year={2025}, journal={arXiv preprint arXiv:2506.22242}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

4D-VLA数据集的构建基于多模态机器人操作数据，通过整合RGB-D序列输入与3D坐标信息，解决了传统视觉-语言-动作模型中的坐标系混乱和状态混乱问题。数据集采用了记忆库采样策略，从历史图像中选择信息丰富的关键帧，以提高模型的时空推理能力。具体而言，视觉特征通过深度图反投影到世界坐标系，并与学习的位置编码融合，形成空间感知的视觉标记。这一过程不仅增强了空间感知能力，还显著提升了模型在复杂场景下的泛化性能。

使用方法

4D-VLA数据集的使用方法包括预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，模型通过RGB-D序列输入和3D坐标信息学习时空表示，记忆库采样策略用于选择关键帧。微调阶段则采用简单的输入设置，以优化模型对3D信息和历史数据的交互效果。用户可以通过加载预训练模型权重，在特定任务上进行微调，利用其强大的时空推理能力完成复杂的机器人操作任务。数据集还提供了多视角评估基准MV-Bench，用于测试模型在空间感知和新视角泛化方面的性能。

背景与挑战

背景概述

4D-VLA数据集由复旦大学数据科学学院与华为诺亚方舟实验室于2025年联合提出，旨在解决机器人视觉-语言-动作（VLA）预训练中的时空建模难题。该数据集创新性地融合了RGB-D序列与3D坐标嵌入，通过跨场景校准机制首次实现了机器人坐标系与场景坐标系的统一。核心研究聚焦于克服传统单帧输入导致的坐标系统混乱和状态混乱问题，在DROID和LIBERO等跨模态机器人数据集上验证了其增强时空推理能力的有效性，为具身智能领域的多模态预训练建立了新范式。

当前挑战

该数据集面临双重挑战：在领域问题层面，需解决单帧视觉输入导致的动作分布高方差问题（如DROID数据集中67%样本存在机器人基座遮挡），以及跨视角动作推理的模糊性；在构建层面，需处理深度数据稀疏性（采用90%掩码区域的补丁丢弃策略）、多帧信息冗余（设计基于记忆银行的自适应采样算法）以及异构传感器数据的时空对齐（引入可学习的3D位置编码）。这些挑战通过4D时空表征的端到端学习框架得到系统性解决。

常用场景

经典使用场景

4D-VLA数据集在机器人视觉-语言-动作（VLA）预训练领域具有广泛的应用。该数据集通过整合4D时空信息，解决了传统方法中因输入不完整导致的坐标系统混乱和状态混乱问题。其经典使用场景包括机器人操作任务的预训练和微调，特别是在需要处理多视角输入和时空推理的复杂环境中。

解决学术问题

4D-VLA数据集解决了机器人预训练中的两大核心问题：坐标系统混乱和状态混乱。通过引入深度和时空信息，数据集显著降低了条件动作分布的方差和非平滑性，从而提升了预训练效率。此外，数据集还通过内存库采样策略优化了历史帧的利用，进一步增强了模型的时空推理能力。

实际应用

在实际应用中，4D-VLA数据集被广泛用于机器人操作任务的闭环控制，如物体抓取、精确堆叠和多步骤指令执行。其强大的时空推理能力使其在复杂环境中表现出色，例如在LIBERO仿真环境和真实世界的Franka机械臂操作中，均实现了显著高于基线模型的成功率。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，4D-VLA数据集在计算机视觉与机器人控制领域引起了广泛关注，特别是在时空视觉-语言-动作（VLA）预训练方面。该数据集通过整合4D时空信息，有效解决了机器人操作中坐标系统混乱和状态混乱的问题，显著提升了预训练效率。前沿研究主要集中在如何利用RGB-D序列输入和3D坐标嵌入来增强模型的时空推理能力，以及如何通过记忆库采样策略优化历史帧的选择，从而提高模型的泛化能力和适应性。4D-VLA在模拟和真实环境中的表现均优于现有基准模型，尤其是在多视角任务中展现了卓越的空间感知能力。此外，该数据集还推动了MV-Bench等多视角仿真基准的发展，为评估模型的空间理解和泛化能力提供了重要工具。这些研究不仅推动了机器人控制技术的进步，也为跨场景校准和复杂任务执行提供了新的解决方案。

相关研究论文

• 4D-VLA: Spatiotemporal Vision-Language-Action Pretraining with Cross-Scene Calibration

  复旦大学数据科学学院, 华为诺亚方舟实验室 · 2025年