ViTacFormer: Learning Cross-Modal Representation for Visuo-Tactile Dexterous Manipulation

📄 arXiv: 2506.15953v1 📥 PDF

作者: Liang Heng, Haoran Geng, Kaifeng Zhang, Pieter Abbeel, Jitendra Malik

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-19

💡 一句话要点

提出ViTacFormer以解决机器人精细操控中的视觉与触觉融合问题

🎯 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)

关键词: 跨模态表征 触觉感知 视觉融合 精细操控 自回归模型 机器人学习 多指手

📋 核心要点

  1. 现有的视觉基础方法在复杂环境中难以实现精细操控，触觉感知的缺失限制了机器人在动态场景中的适应能力。
  2. ViTacFormer通过跨注意力编码器融合视觉与触觉信息，并利用自回归模型预测未来接触信号，从而实现更高效的操控。
  3. 在真实世界的基准测试中，ViTacFormer的成功率比现有方法提高了约50%，并能够自主完成多达11个连续阶段的操控任务。

📝 摘要（中文）

精细操控是机器人系统与物理世界人类般互动的核心能力。尽管基于视觉的方法迅速发展，触觉感知在复杂或视觉遮挡环境中的精细控制仍然至关重要。本文提出ViTacFormer，一种结合跨注意力编码器的表征学习方法，融合高分辨率视觉与触觉信息，并通过自回归触觉预测头预测未来接触信号。基于此架构，设计了一个从易到难的课程，逐步优化视觉-触觉潜在空间，提高了准确性和鲁棒性。所学的跨模态表征驱动多指手的模仿学习，实现精确和自适应的操控。在一系列具有挑战性的真实世界基准测试中，我们的方法成功率比现有最先进系统高出约50%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人在复杂环境中进行精细操控时，视觉与触觉信息融合不足的问题。现有方法主要依赖视觉信息，忽视了触觉感知的重要性，导致在动态和遮挡环境中的操控能力受限。

核心思路：ViTacFormer的核心思路是通过跨注意力机制将高分辨率的视觉信息与触觉信息进行有效融合，并通过自回归模型预测未来的触觉信号，从而提升操控的准确性与适应性。

技术框架：该方法的整体架构包括一个跨注意力编码器和一个自回归触觉预测头。首先，编码器融合视觉与触觉信息，接着，预测头基于当前信息预测未来的接触信号。整个过程通过一个从易到难的训练课程进行优化。

关键创新：ViTacFormer的主要创新在于其跨模态表征学习能力，首次实现了在长时间操控任务中，机器人能够自主完成多阶段的精细操控，且具备较高的鲁棒性和准确性。

关键设计：在设计上，ViTacFormer采用了特定的损失函数以平衡视觉与触觉信息的融合效果，并通过调整网络结构来优化模型的学习能力，确保在复杂环境中能够有效应对各种操控挑战。

📊 实验亮点

在一系列真实世界基准测试中，ViTacFormer的成功率比现有最先进系统提高了约50%。此外，该方法能够自主完成多达11个连续阶段的操控任务，并持续操作长达2.5分钟，展现出卓越的操控能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、医疗机器人以及工业自动化等场景。通过提升机器人在复杂环境中的操控能力，ViTacFormer能够在实际应用中实现更高效的任务执行，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Dexterous manipulation is a cornerstone capability for robotic systems aiming to interact with the physical world in a human-like manner. Although vision-based methods have advanced rapidly, tactile sensing remains crucial for fine-grained control, particularly in unstructured or visually occluded settings. We present ViTacFormer, a representation-learning approach that couples a cross-attention encoder to fuse high-resolution vision and touch with an autoregressive tactile prediction head that anticipates future contact signals. Building on this architecture, we devise an easy-to-challenging curriculum that steadily refines the visual-tactile latent space, boosting both accuracy and robustness. The learned cross-modal representation drives imitation learning for multi-fingered hands, enabling precise and adaptive manipulation. Across a suite of challenging real-world benchmarks, our method achieves approximately 50% higher success rates than prior state-of-the-art systems. To our knowledge, it is also the first to autonomously complete long-horizon dexterous manipulation tasks that demand highly precise control with an anthropomorphic hand, successfully executing up to 11 sequential stages and sustaining continuous operation for 2.5 minutes.