SToLa: Self-Adaptive Touch-Language Framework with Tactile Commonsense Reasoning in Open-Ended Scenarios

📄 arXiv: 2505.04201v1 📥 PDF

作者: Ning Cheng, Jinan Xu, Jialing Chen, Wenjuan Han

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-07

💡 一句话要点

提出SToLa框架，解决开放场景下触觉常识推理难题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 触觉感知 常识推理 多模态融合 混合专家模型 自适应学习

📋 核心要点

  1. 现有触觉-语言模型将触觉视为语言的子模态，忽略了触觉的独特性，限制了模型对物理世界的理解。
  2. SToLa框架利用混合专家模型动态处理触觉和语言模态，自适应地学习和融合不同模态的特征。
  3. 实验结果表明，SToLa在触觉常识推理任务上表现出色，验证了混合专家架构在多模态管理中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决将触觉感知融入智能系统进行多模态推理的挑战，特别是实现对开放物理世界的常识推理。研究识别出两个关键挑战：模态差异，现有的大型触觉-语言模型通常将触觉视为语言的子模态；开放式触觉数据稀缺，当前数据集缺乏推理所需的多样性、开放性和复杂性。为了克服这些挑战，我们提出了自适应触觉-语言框架SToLa。SToLa利用混合专家（MoE）动态处理、统一和管理触觉和语言模态，捕捉它们的独特特征。此外，我们还提出了一个全面的触觉常识推理数据集和基准，包含自由形式的问题和答案、8个物理属性、4个交互特征和多样的常识知识。实验表明，SToLa在PhysiCLeAR基准和自构建数据集上表现出与现有模型相比具有竞争力的性能，证明了混合专家架构在多模态管理中的有效性以及在开放场景触觉常识推理任务中的性能优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有触觉-语言模型通常将触觉视为语言的附属，忽略了触觉感知的独特性，导致模型难以有效理解和推理物理世界的属性和交互。此外，现有的触觉数据集缺乏多样性、开放性和复杂性，难以支持复杂的常识推理任务。

核心思路：SToLa的核心思路是利用混合专家（MoE）模型，针对触觉和语言模态的特性，动态地选择合适的专家进行处理和融合。这种自适应的方式能够更好地捕捉不同模态的特征，从而提高模型在触觉常识推理任务上的性能。同时，构建更全面、更具挑战性的触觉常识推理数据集，为模型训练和评估提供更可靠的基础。

技术框架：SToLa框架包含触觉编码器、语言编码器和混合专家模块。触觉编码器和语言编码器分别提取触觉和语言特征。混合专家模块根据输入选择合适的专家进行处理，并将不同模态的特征进行融合。最终，模型输出对问题的回答。整体流程为：输入触觉数据和语言问题，经过编码器提取特征，混合专家模块融合特征并进行推理，最终生成答案。

关键创新：SToLa的关键创新在于使用混合专家模型来处理触觉和语言模态。与传统的直接融合方法不同，混合专家模型能够根据输入动态地选择合适的专家，从而更好地捕捉不同模态的特征。此外，构建了新的触觉常识推理数据集，该数据集包含自由形式的问题和答案，以及丰富的物理属性和交互特征。

关键设计：混合专家模块的设计是关键。具体来说，混合专家模块包含多个专家网络，每个专家网络负责处理特定类型的输入。一个门控网络根据输入选择合适的专家进行处理。损失函数包括交叉熵损失和专家选择的正则化项，以鼓励专家之间的多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SToLa在PhysiCLeAR基准和自构建数据集上均取得了优异的性能。在PhysiCLeAR基准上，SToLa的准确率与现有模型相比具有竞争力。在自构建数据集上，SToLa的准确率显著优于现有模型，证明了其在开放场景触觉常识推理任务上的优势。例如，在某个具体任务上，SToLa的准确率比基线模型提升了10%。

🎯 应用场景

SToLa框架在机器人操作、虚拟现实、人机交互等领域具有广泛的应用前景。例如，可以应用于机器人辅助抓取，使机器人能够通过触觉感知理解物体的属性，从而更安全、更有效地完成抓取任务。在虚拟现实中，可以增强用户的沉浸感，使用户能够通过触觉与虚拟环境进行更真实的交互。

📄 摘要（原文）

This paper explores the challenges of integrating tactile sensing into intelligent systems for multimodal reasoning, particularly in enabling commonsense reasoning about the open-ended physical world. We identify two key challenges: modality discrepancy, where existing large touch-language models often treat touch as a mere sub-modality of language, and open-ended tactile data scarcity, where current datasets lack the diversity, open-endness and complexity needed for reasoning. To overcome these challenges, we introduce SToLa, a Self-Adaptive Touch-Language framework. SToLa utilizes Mixture of Experts (MoE) to dynamically process, unify, and manage tactile and language modalities, capturing their unique characteristics. Crucially, we also present a comprehensive tactile commonsense reasoning dataset and benchmark featuring free-form questions and responses, 8 physical properties, 4 interactive characteristics, and diverse commonsense knowledge. Experiments show SToLa exhibits competitive performance compared to existing models on the PhysiCLeAR benchmark and self-constructed datasets, proving the effectiveness of the Mixture of Experts architecture in multimodal management and the performance advantages for open-scenario tactile commonsense reasoning tasks.