arXiv 2026年10月6日Vela 是一个在轨迹空间预训练的视觉-语言-动作基础模型，用固定数量的三次 B 样条控制点加一个随运动自适应的时间跨度来表示未来动作，在约两万小时公开加约两万小时私有机器人数据上预训练后，于 LIBERO-X 取得 45.3% 平均成功率、EBench 取得 49.7% 总体成功率与 66 分任务进度分，并在轮式双臂机器人煎蛋任务上取得 67.5% 子任务平均成功率。Vela 是一个在轨迹空间预训练的视觉-语言-动作基础模型，用固定数量的三次 B 样条控制点加一个随运动自适应的时间跨度来表示未来动作，在约两万小时公开加约两万小时私有机器人数据上预训练后，于 LIBERO-X 取得 45.3% 平均成功率、EBench 取得 49.7% 总体成功率与 66 分任务进度分，并在轮式双臂机器人煎蛋任务上取得 67.5% 子任务平均成功率。Vela 将机器人动作预测从固定步长动作块改为连续样条轨迹，在 LIBERO-X 平均成功率 45.3%、EBench 总体 49.7%，真实双臂煎蛋任务子任务平均成功率 67.5%Vela 是一个在轨迹空间预训练的视觉-语言-动作基础模型，用固定数量的三次 B 样条控制点加一个随运动自适应的时间跨度来表示未来动作，在约两万小时公开加约两万小时私有机器人数据上预训练后，于 LIBERO-X 取得 45.3% 平均成功率、EBench 取得 49.7% 总体成功率与 66 分任务进度分，并在轮式双臂机器人煎蛋任务上取得 67.5% 子任务平均成功率。Vela 是一个在轨迹空间预训练的视觉-语言-动作基础模型，用固定数量的三次 B 样条控制点加一个随运动自适应的时间跨度来表示未来动作，在约两万小时公开加约两万小时私有机器人数据上预训练后，于 LIBERO-X 取得 45.3% 平均成功率、EBench 取得 49.7% 总体成功率与 66 分任务进度分，并在轮式双臂机器人煎蛋任务上取得 67.5% 子任务平均成功率。