ControlTac: Force- and Position-Controlled Tactile Data Augmentation with a Single Reference Image
作者: Dongyu Luo, Kelin Yu, Amir-Hossein Shahidzadeh, Cornelia Fermüller, Yiannis Aloimonos, Ruohan Gao
分类: cs.CV, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-05-28)
备注: 22 pages, 11 figures, 7 tables
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
ControlTac：提出力位控制的触觉数据增强框架，解决触觉数据获取难题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 触觉传感 数据增强 生成模型 机器人操作 力位控制
📋 核心要点
- 大规模触觉数据收集成本高昂，现有方法生成的数据真实性差，迁移性弱，难以满足下游任务需求。
- ControlTac利用单张参考图像、接触力和位置作为控制输入，生成逼真且多样化的触觉图像，实现有效的数据增强。
- 实验表明，ControlTac能有效增强触觉数据集，并在多个下游任务中取得一致的性能提升，验证了其在实际应用中的价值。
📝 摘要（中文）
基于视觉的触觉传感已广泛应用于感知、重建和机器人操作中。然而，由于传感器-物体交互的局部性和传感器实例间的不一致性，大规模触觉数据的收集仍然成本高昂。现有的触觉数据扩展方法，如仿真和自由形式的触觉生成，通常会产生不真实的输出，并且对下游任务的迁移性较差。为了解决这个问题，我们提出了ControlTac，一个两阶段可控框架，该框架基于单个参考触觉图像、接触力和接触位置生成真实的触觉图像。以这些物理先验作为控制输入，ControlTac生成物理上合理且多样的触觉图像，可用于有效的数据增强。通过在三个下游任务上的实验，我们证明了ControlTac可以有效地增强触觉数据集并带来持续的收益。我们的三个真实世界实验进一步验证了我们方法的实际效用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决触觉数据获取成本高昂，以及现有数据增强方法生成数据不真实、泛化能力差的问题。现有方法如仿真和自由形式生成，难以模拟真实的触觉交互过程，导致模型在真实场景中表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用物理先验知识（接触力、接触位置）作为控制信号，结合单张参考触觉图像，生成多样且真实的触觉图像。这种方法旨在通过可控的生成过程，提高生成数据的真实性和可控性，从而提升模型在下游任务中的性能。
技术框架：ControlTac是一个两阶段的框架。第一阶段是特征提取阶段，使用编码器从参考触觉图像中提取特征。第二阶段是图像生成阶段，使用解码器结合提取的特征、接触力和接触位置信息，生成新的触觉图像。整体流程是：输入参考图像、接触力、接触位置 -> 编码器提取特征 -> 解码器生成图像。
关键创新：ControlTac的关键创新在于将物理先验知识（接触力、接触位置）融入到触觉图像生成过程中，实现了对生成图像的可控性。与现有方法相比，ControlTac能够生成更真实、更符合物理规律的触觉图像，从而更好地服务于下游任务。
关键设计：论文使用了编码器-解码器结构，编码器负责提取参考图像的特征，解码器负责生成新的触觉图像。接触力和接触位置信息通过某种方式（例如，拼接或注意力机制）融入到解码器中。损失函数的设计可能包括重建损失（保证生成图像与参考图像的相似性）和对抗损失（保证生成图像的真实性）。具体的网络结构和损失函数细节在论文中应该有更详细的描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在三个下游任务上的实验验证了ControlTac的有效性，包括触觉目标识别、姿态估计和力估计。实验结果表明，使用ControlTac增强后的数据集能够显著提高模型的性能，并且在真实世界实验中也取得了良好的效果。具体的性能提升幅度需要在论文中查找，例如，目标识别准确率提升了多少，姿态估计误差降低了多少等。
🎯 应用场景
ControlTac在机器人操作、虚拟现实、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于训练机器人进行精细操作，提高机器人在复杂环境中的适应能力。在虚拟现实中，可以提供更真实的触觉反馈，增强用户的沉浸感。在医疗诊断中，可以用于辅助医生进行触诊，提高诊断的准确性。该研究有助于推动触觉传感技术的发展，并促进其在各个领域的应用。
📄 摘要（原文）
Vision-based tactile sensing has been widely used in perception, reconstruction, and robotic manipulation. However, collecting large-scale tactile data remains costly due to the localized nature of sensor-object interactions and inconsistencies across sensor instances. Existing approaches to scaling tactile data, such as simulation and free-form tactile generation, often suffer from unrealistic output and poor transferability to downstream tasks. To address this, we propose ControlTac, a two-stage controllable framework that generates realistic tactile images conditioned on a single reference tactile image, contact force, and contact position. With those physical priors as control input, ControlTac generates physically plausible and varied tactile images that can be used for effective data augmentation. Through experiments on three downstream tasks, we demonstrate that ControlTac can effectively augment tactile datasets and lead to consistent gains. Our three real-world experiments further validate the practical utility of our approach. Project page: https://dongyuluo.github.io/controltac.