Frontier · VLA

项目11：OpenVLA/π0风格机器人基础模型微调

构建视觉-语言-动作数据集，完成轻量 VLA 适配、离线评估、仿真回放和真实机器人部署预案。

项目概述

现代具身智能的核心趋势是从单任务策略转向通用机器人基础模型。本项目对标 OpenVLA、π0/π0.5、RT-2 类路线，重点训练学习者掌握 VLA 数据格式、动作 token/action head、策略评估、失败样本分析和微调成本控制。

项目目标

把遥操作轨迹整理成 observation + instruction + action 数据格式。
实现动作离散化、连续动作回归或 flow/diffusion action head 的对比。
完成 3 个 manipulation 任务的离线回放、仿真评估和真实部署 checklist。

项目结构

project11_vla/
├── data/episodes/*.parquet
├── configs/openvla_lora.yaml
├── scripts/convert_teleop_to_vla.py
├── scripts/train_lora.py
├── scripts/evaluate_policy.py
├── notebooks/failure_analysis.ipynb
└── reports/vla_finetune_report.md

运行命令

python scripts/convert_teleop_to_vla.py --input data/raw --out data/episodes
python scripts/train_lora.py --config configs/openvla_lora.yaml
python scripts/evaluate_policy.py --checkpoint runs/best --tasks pick,place,drawer

实验任务

采集或整理 100/500/2000 条演示轨迹，对比数据量曲线。
对比 action token、连续动作 MSE、diffusion/flow action head 的误差。
加入语言扰动、视觉遮挡、相机偏移，测试泛化能力。
输出失败样本聚类：感知失败、语言歧义、抓取姿态错误、时序漂移。

实验结果与评估指标

指标	目标	说明
Task Success Rate	>70%	每个任务至少 30 次仿真/回放评估
Action L2 / Token Accuracy	持续下降	监控是否过拟合单一动作模式
Latency	<120ms	边缘部署前必须测推理延迟
Generalization Gap	<25%	训练场景与扰动场景成功率差距

可视化：训练曲线、动作分布 t-SNE、失败帧热力图、任务成功率柱状图。

交付清单

VLA 数据集 schema 与 20 条可视化样本。
LoRA/adapter 配置、训练日志、checkpoint 与评估脚本。
实验报告：数据量、模型结构、成功率、失败案例、部署风险。
扩展挑战：接入 LeRobot/ROS2 action server，把策略输出转为机器人控制命令。

Troubleshooting

动作抖动：检查动作归一化、控制频率和 temporal smoothing。
语言泛化差：增加 paraphrase、负样本和任务模板覆盖。
仿真成功真机失败：检查相机外参、夹爪偏置、延迟和安全限幅。