PhysVLA：プラグアンドプレイの物理レイヤーがVLAロボット成功率を50%向上

PhysVLA：視覚-言語-行動モデルに物理認識をもたらす

2026年6月11日にarXivで発表された論文がPhysVLAを紹介。再トレーニング不要でVLAモデルに物理認識を追加する推論時フレームワーク。

物理的ギャップ

VLAモデルは物理原理を明示的に適用せず、深刻なギャップが存在。

仕組み

二層補正メカニズム：

1. フェーズ認識有限状態マシン
2. 選択的オイラー＝ラグランジュゲート

オーバーヘッドは1ms未満。

結果

• 成功率：絶対値+17%（全タスクで後退なし）
• 安定性：+19%
• 実ロボット：+50%