Neue Ansätze in der Robotik durch Action Chain-of-Thought für Vision-Language-Action Modelle

Innovative Ansätze in der Robotik: "Action Chain-of-Thought" für Vision-Language-Action Modelle

Die Weiterentwicklung von Robotersystemen, die komplexe Manipulationsaufgaben in vielfältigen Umgebungen ausführen können, stellt eine zentrale Herausforderung in der modernen Künstlichen Intelligenz dar. Vision-Language-Action (VLA)-Modelle haben sich als vielversprechender Ansatz etabliert, um Roboterrichtlinien für eine breite Palette von Aufgaben zu entwickeln. Traditionell verlassen sich diese Modelle darauf, multimodale Eingaben direkt in Aktionen zu übersetzen, oft unter Verwendung von Vision-Language Model (VLM)-Embeddings. Jüngste Forschungen, insbesondere die Einführung des ACoT-VLA-Paradigmas ("Action Chain-of-Thought for Vision-Language-Action Models"), zeigen jedoch einen Wandel hin zu expliziteren und granulareren Denkprozessen innerhalb des Aktionsraums.

Die Herausforderung direkter Aktionsgenerierung

Bisherige VLA-Modelle, wie sie beispielsweise in "CoT-VLA: Visual Chain-of-Thought Reasoning for Vision-Language-Action Models" beschrieben werden, konzentrieren sich häufig auf die direkte Abbildung von Eingaben auf Ausgaben. Dies kann bei komplexen Manipulationsaufgaben, die eine Abfolge von präzisen Schritten erfordern, an Grenzen stoßen. Obwohl Fortschritte gemacht wurden, indem explizite Zwischenschritte wie Subtask-Vorhersagen (Sprache) oder die Synthese von Zielbildern (Vision) zur Steuerung der Aktionsgenerierung eingeführt wurden, sind diese Ansätze oft indirekt. Sie können die für eine exakte Aktionsausführung benötigten detaillierten Informationen nur begrenzt vermitteln.

ACoT-VLA: Argumentation im Aktionsraum

Das von Linqing Zhong et al. in "ACoT-VLA: Action Chain-of-Thought for Vision-Language-Action Models" vorgestellte ACoT-Paradigma schlägt vor, dass die effektivste Form der Argumentation direkt im Aktionsraum stattfindet. Hierbei wird der Denkprozess selbst als eine strukturierte Abfolge grober Aktionsabsichten formuliert, die die endgültige Richtlinie leiten. Dieses Konzept zielt darauf ab, die Granularität und Präzision der Aktionsplanung zu erhöhen.

Architektur und Komponenten von ACoT-VLA

ACoT-VLA materialisiert dieses Paradigma durch eine neuartige Architektur, die zwei komplementäre Komponenten umfasst:

• Explicit Action Reasoner (EAR): Diese Komponente schlägt grobe Referenztrajektorien als explizite Argumentationsschritte auf Aktionsebene vor. Sie dient dazu, einen übergeordneten Plan für die auszuführende Aufgabe zu skizzieren.
• Implicit Action Reasoner (IAR): Der IAR extrahiert latente Aktions-Priors aus internen Repräsentationen multimodaler Eingaben. Diese impliziten Informationen ergänzen die expliziten Referenztrajektorien und bilden zusammen eine "Action Chain-of-Thought", die den nachgeschalteten Aktions-Head konditioniert, um ein fundiertes Policy-Lernen zu ermöglichen.

Diese Integration von expliziten und impliziten Argumentationsmechanismen ermöglicht es dem Modell, sowohl über die grobe Abfolge von Aktionen als auch über die feineren Details der Ausführung nachzudenken.

Vergleich mit CoT-VLA und VILA-U

Ein verwandter Ansatz ist CoT-VLA, der sich auf "Visual Chain-of-Thought Reasoning" konzentriert. Wie in der Studie von Zhao et al. (2025) beschrieben, integriert CoT-VLA explizites visuelles Chain-of-Thought-Reasoning in VLA-Modelle, indem es zukünftige Bildframes autoregressiv als visuelle Ziele vorhersagt, bevor eine kurze Aktionssequenz generiert wird, um diese Ziele zu erreichen. CoT-VLA baut auf VILA-U auf, einem generativen multimodalen Modell, das auf verschachtelten Text-Bild-Daten vortrainiert ist und sowohl das Verständnis als auch die Generierung von Bild- und Text-Tokens ermöglicht. Der Hauptunterschied liegt in der Art der Zwischenrepräsentation: Während CoT-VLA visuelle Subziele generiert, fokussiert ACoT-VLA auf Aktionsabsichten.

Die Architektur von CoT-VLA verwendet einen hybriden Aufmerksamkeitsmechanismus: kausale Aufmerksamkeit für die Generierung von Bildern und Text sowie volle Aufmerksamkeit für die Vorhersage von Aktions-Token-Sequenzen. Dies ermöglicht es dem Modell, visuelle und textuelle Informationen sequenziell zu verarbeiten, während Aktionssequenzen kohärent und koordiniert generiert werden.

Experimentelle Validierung und Leistung

Umfassende Experimente mit ACoT-VLA in realen und simulierten Umgebungen demonstrieren die Überlegenheit der vorgeschlagenen Methode. Das Modell erreichte signifikante Erfolgsraten:

• 98,5 % auf LIBERO
• 84,1 % auf LIBERO-Plus
• 47,4 % auf VLABench

Diese Ergebnisse unterstreichen die Effektivität des "Action Chain-of-Thought"-Paradigmas, insbesondere im Vergleich zu herkömmlichen VLA-Modellen, die auf direkter Input-Output-Abbildung basieren. Die Fähigkeit, vor der Ausführung von Aktionen explizit im Aktionsraum zu argumentieren, scheint zu robusteren und präziseren Roboterrichtlinien zu führen.

Die Studien zu CoT-VLA zeigen ebenfalls bemerkenswerte Leistungsverbesserungen. CoT-VLA übertrifft laut Zhao et al. (2025) den Stand der Technik bei realen Manipulationsaufgaben um 17 % und bei Simulationsbenchmarks um 6 %. Dies deutet darauf hin, dass explizite Zwischenschritte, sei es visuell oder aktionsbasiert, die Leistungsfähigkeit von VLA-Modellen erheblich steigern können.

Implikationen für die B2B-Anwendung

Für Unternehmen, die in den Bereichen Robotik, Automatisierung und KI-gestützte Systeme tätig sind, bieten diese Entwicklungen wichtige Einblicke:

• Verbesserte Robustheit und Präzision: Die Fähigkeit von ACoT-VLA, Aktionen durch eine "Chain-of-Thought" im Aktionsraum zu planen, kann zu einer höheren Zuverlässigkeit und Genauigkeit bei komplexen industriellen Manipulationsaufgaben führen. Dies ist entscheidend in Fertigung, Logistik und anderen Bereichen, wo Fehlerraten minimiert werden müssen.
• Effizientere Entwicklung und Skalierung: Modelle, die von expliziten Argumentationsschritten profitieren, könnten weniger datenhungrig sein oder vorhandene Daten effizienter nutzen. Dies könnte die Kosten und den Zeitaufwand für das Training neuer Roboterfähigkeiten reduzieren.
• Transparenz und Interpretierbarkeit: Eine explizite Aktionsplanung ermöglicht potenziell eine bessere Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen eines Roboters. Für B2B-Anwendungen, insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen, ist es von Vorteil, die "Gedanken" eines KI-Systems verstehen zu können.
• Potenzial für adaptive Systeme: Durch die Integration von Mechanismen, die sowohl explizite als auch implizite Aktions-Priors nutzen, könnten zukünftige Robotersysteme flexibler auf unerwartete Situationen reagieren und sich besser an neue Umgebungen anpassen.

Zukünftige Perspektiven

Die Forschung in diesem Bereich ist dynamisch. Zukünftige Arbeiten könnten die Integration weiterer multimodaler Informationen, die Optimierung der Recheneffizienz von "Chain-of-Thought"-Prozessen und die Untersuchung der Übertragbarkeit dieser Ansätze auf eine noch breitere Palette von Roboterplattformen und Aufgaben umfassen. Die Kombination von visuellen und aktionsbasierten Argumentationsketten könnte den Weg für noch leistungsfähigere und autonomere Robotersysteme ebnen.

Die Fortschritte in der "Action Chain-of-Thought"-Forschung, wie sie ACoT-VLA demonstriert, repräsentieren einen bedeutenden Schritt in Richtung intelligenterer und fähigerer Roboter, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben mit größerer Autonomie und Präzision zu bewältigen. Unternehmen, die diese Technologien adaptieren, könnten einen Wettbewerbsvorteil erzielen und neue Anwendungsfelder erschließen.

Bibliography - Zhong, L., Liu, Y., Wei, Y., Xiong, Z., Yao, M., Liu, S., & Ren, G. (2026). ACoT-VLA: Action Chain-of-Thought for Vision-Language-Action Models. arXiv preprint arXiv:2601.11404. - Zhao, Q., Lu, Y., Kim, M. J., Fu, Z., Zhang, Z., Wu, Y., et al. (2025). CoT-VLA: Visual Chain-of-Thought Reasoning for Vision-Language-Action Models. arXiv preprint arXiv:2503.22020. - CoT-VLA Project Website: https://cot-vla.github.io/