TLA: Tactile-Language-Action Model for Contact-Rich Manipulation
作者: Peng Hao, Chaofan Zhang, Dingzhe Li, Xiaoge Cao, Xiaoshuai Hao, Shaowei Cui, Shuo Wang
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-03-11
💡 一句话要点
提出TLA模型，利用触觉-语言-动作融合提升接触式操作的机器人灵活性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 触觉感知 语言条件机器人 接触式操作 跨模态学习 模仿学习
📋 核心要点
- 现有方法在接触式操作中，尤其是在利用触觉感知方面，对语言条件下的机器人操作探索不足，限制了其在复杂环境中的应用。
- TLA模型通过融合触觉、语言和动作信息，利用跨模态语言理解处理序列触觉反馈，从而生成更鲁棒的控制策略。
- 实验表明，TLA在插孔装配任务中优于传统模仿学习方法，并在未见过的场景中展现出良好的泛化能力，成功率超过85%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种触觉-语言-动作(TLA)模型，旨在通过跨模态语言理解有效处理序列触觉反馈，从而在接触密集型场景中生成鲁棒的策略。为了支持该模型，作者构建了一个包含24k触觉-动作-指令对的综合数据集，专门用于指尖插孔装配任务，为TLA的训练和评估提供了必要的资源。实验结果表明，TLA在有效动作生成和动作精度方面显著优于传统的模仿学习方法（如扩散策略），并在未见过的装配间隙和销钉形状上表现出强大的泛化能力，成功率超过85%。作者公开了所有数据和代码，以期推动语言条件下的触觉操作技能学习研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决接触式操作中，机器人如何根据语言指令，利用触觉信息进行精确操作的问题。现有方法，如单纯的视觉或力觉控制，难以应对复杂接触环境下的不确定性，而模仿学习方法在泛化性方面存在局限。
核心思路：论文的核心思路是构建一个能够融合触觉、语言和动作信息的模型，通过语言指令引导触觉信息的处理，并生成相应的动作。这种跨模态融合能够使机器人更好地理解任务目标，并根据触觉反馈调整操作策略。
技术框架：TLA模型包含三个主要模块：触觉编码器、语言编码器和动作解码器。触觉编码器负责将序列触觉数据转换为特征向量；语言编码器负责将语言指令转换为语义向量；动作解码器则根据触觉和语言特征，生成相应的动作序列。整个框架采用端到端的方式进行训练。
关键创新：TLA模型的关键创新在于其跨模态融合机制，它能够有效地将语言指令与触觉反馈结合起来，从而提高机器人在接触式操作中的鲁棒性和泛化能力。此外，论文还构建了一个大规模的触觉-动作-指令数据集，为TLA模型的训练提供了必要的数据支持。
关键设计：触觉编码器采用卷积神经网络(CNN)提取触觉特征，语言编码器采用Transformer网络提取语言特征，动作解码器采用循环神经网络(RNN)生成动作序列。损失函数包括动作预测损失和触觉重建损失，以提高模型的动作生成精度和触觉感知能力。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TLA模型在指尖插孔装配任务中显著优于传统的模仿学习方法，如扩散策略。TLA在未见过的装配间隙和销钉形状上实现了超过85%的成功率，展示了其强大的泛化能力。这些结果验证了TLA模型在接触式操作中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要精细接触操作的机器人任务中，例如精密装配、医疗手术、以及在复杂或不可见环境中进行的操作。通过结合触觉感知和语言指令，机器人能够更好地理解任务目标并适应环境变化，从而提高操作的精度和效率，具有重要的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
Significant progress has been made in vision-language models. However, language-conditioned robotic manipulation for contact-rich tasks remains underexplored, particularly in terms of tactile sensing. To address this gap, we introduce the Tactile-Language-Action (TLA) model, which effectively processes sequential tactile feedback via cross-modal language grounding to enable robust policy generation in contact-intensive scenarios. In addition, we construct a comprehensive dataset that contains 24k pairs of tactile action instruction data, customized for fingertip peg-in-hole assembly, providing essential resources for TLA training and evaluation. Our results show that TLA significantly outperforms traditional imitation learning methods (e.g., diffusion policy) in terms of effective action generation and action accuracy, while demonstrating strong generalization capabilities by achieving over 85\% success rate on previously unseen assembly clearances and peg shapes. We publicly release all data and code in the hope of advancing research in language-conditioned tactile manipulation skill learning. Project website: https://sites.google.com/view/tactile-language-action/