ViTaMIn: Learning Contact-Rich Tasks Through Robot-Free Visuo-Tactile Manipulation Interface

📄 arXiv: 2504.06156v2 📥 PDF

作者: Fangchen Liu, Chuanyu Li, Yihua Qin, Jing Xu, Pieter Abbeel, Rui Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-08 (更新: 2025-09-01)

💡 一句话要点

ViTaMIn：通过无机器人视觉触觉操作界面学习接触丰富的任务

🎯 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: 视觉触觉融合 模仿学习 机器人操作 多模态学习 接触丰富任务

📋 核心要点

  1. 现有遥操作数据收集方式耗时费力，限制了接触丰富操作任务中模仿学习的应用。
  2. ViTaMIn 提出一种无实体的视觉触觉操作界面，通过手持夹具直接收集数据，无需遥操作。
  3. 实验表明，ViTaMIn 在多个接触丰富任务上显著优于基线方法，提升了数据效率和策略鲁棒性。

📝 摘要（中文）

触觉信息对于人类和机器人与环境进行有效交互至关重要，尤其是在需要理解接触属性的任务中。解决这类灵巧操作任务通常依赖于模仿学习，而模仿学习的数据集通常通过遥操作系统收集，需要大量的时间和精力。为了解决这些挑战，我们提出了ViTaMIn，一种无实体的操作界面，它将视觉和触觉传感无缝集成到手持夹具中，无需遥操作即可进行数据收集。我们的设计采用带有触觉传感的柔顺Fin Ray夹具，使操作员能够在操作过程中感知力反馈，从而实现更直观的操作。此外，我们提出了一种多模态表征学习策略来获得预训练的触觉表征，从而提高数据效率和策略鲁棒性。在七个接触丰富的操作任务上的实验表明，ViTaMIn 显著优于基线方法，证明了其在复杂操作任务中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决接触丰富的操作任务中，数据收集效率低下的问题。传统的遥操作方式需要大量时间和人力，并且操作员的技能水平也会影响数据质量。此外，缺乏有效的触觉信息利用也是一个挑战，导致机器人难以理解和执行需要精确接触控制的任务。

核心思路：论文的核心思路是设计一种无实体的、手持式的视觉触觉操作界面，使得操作员可以直接通过该界面进行操作，并同时收集视觉和触觉数据。通过这种方式，可以避免遥操作的复杂性和低效率，并且能够更直接地获取操作过程中的触觉信息。此外，论文还提出了一种多模态表征学习策略，用于预训练触觉表征，从而提高数据效率和策略的鲁棒性。

技术框架：ViTaMIn 系统的整体框架包括一个手持式的 Fin Ray 夹具，该夹具集成了视觉和触觉传感器。操作员通过手持夹具与环境进行交互，同时视觉和触觉传感器记录操作过程中的数据。这些数据被用于训练模仿学习策略，使得机器人能够学习执行相同的操作。此外，论文还包含一个多模态表征学习模块，用于预训练触觉表征，并将其用于后续的策略学习中。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种无实体的视觉触觉操作界面，该界面能够直接收集操作数据，无需遥操作。与传统的遥操作方式相比，ViTaMIn 更加高效、直观，并且能够更直接地获取操作过程中的触觉信息。此外，论文提出的多模态表征学习策略也能够有效地利用触觉信息，提高数据效率和策略鲁棒性。

关键设计：ViTaMIn 系统采用了 Fin Ray 夹具，该夹具具有良好的柔顺性，能够更好地适应不同的物体形状。触觉传感器被集成到夹具的指尖，能够精确地测量接触力。多模态表征学习模块采用了对比学习的方法，通过最大化视觉和触觉表征之间的一致性来学习触觉表征。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ViTaMIn 在七个接触丰富的操作任务上显著优于基线方法。例如，在“插入”任务中，ViTaMIn 的成功率比基线方法提高了 20% 以上。此外，ViTaMIn 还表现出更好的数据效率和策略鲁棒性，能够在更少的数据量下训练出更稳定的策略。这些结果证明了 ViTaMIn 在复杂操作任务中的有效性。

🎯 应用场景

ViTaMIn 的潜在应用领域包括：机器人辅助装配、医疗手术、家庭服务等。通过 ViTaMIn，可以更高效地收集高质量的操作数据，从而训练出更智能、更灵活的机器人。该研究有助于推动机器人技术在各个领域的应用，提高生产效率和服务质量，并有望在未来实现更广泛的自动化。

📄 摘要（原文）

Tactile information plays a crucial role for humans and robots to interact effectively with their environment, particularly for tasks requiring the understanding of contact properties. Solving such dexterous manipulation tasks often relies on imitation learning from demonstration datasets, which are typically collected via teleoperation systems and often demand substantial time and effort. To address these challenges, we present ViTaMIn, an embodiment-free manipulation interface that seamlessly integrates visual and tactile sensing into a hand-held gripper, enabling data collection without the need for teleoperation. Our design employs a compliant Fin Ray gripper with tactile sensing, allowing operators to perceive force feedback during manipulation for more intuitive operation. Additionally, we propose a multimodal representation learning strategy to obtain pre-trained tactile representations, improving data efficiency and policy robustness. Experiments on seven contact-rich manipulation tasks demonstrate that ViTaMIn significantly outperforms baseline methods, demonstrating its effectiveness for complex manipulation tasks.