Tactile-VLA: Unlocking Vision-Language-Action Model's Physical Knowledge for Tactile Generalization

📄 arXiv: 2507.09160v1 📥 PDF

作者: Jialei Huang, Shuo Wang, Fanqi Lin, Yihang Hu, Chuan Wen, Yang Gao

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-07-12

💡 一句话要点

提出Tactile-VLA，融合触觉感知增强VLA模型在接触任务中的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 触觉感知 视觉-语言-动作模型 机器人控制 物理交互 零样本泛化

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型缺乏对物理交互的精确理解，尤其是在需要精细力控制的接触任务中表现不足。
  2. Tactile-VLA框架通过深度融合视觉、语言、动作和触觉信息，提升模型在物理交互中的泛化能力。
  3. 实验证明，Tactile-VLA在触觉感知指令跟随、利用触觉常识和自适应触觉推理方面表现出色，实现零样本泛化。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型受益于其视觉-语言组件中丰富的隐式知识，已展现出卓越的性能。然而，要实现通用机器人代理，需要精确地将其与物理交互相结合，尤其是在精细力控制至关重要的接触密集型场景中。本文旨在提升VLA模型的隐式知识，使其不仅能识别“做什么”，还能指导“如何”与现实世界进行物理交互。为此，我们提出了Tactile-VLA，这是一个新颖的框架，它深度融合了视觉、语言、动作和触觉感知。该框架结合了混合位置-力控制器，将模型的意图转化为精确的物理动作，并包含一个推理模块，使机器人能够根据触觉反馈调整其策略。实验表明，Tactile-VLA在三个关键方面具有有效性和泛化性：（1）实现触觉感知的指令跟随，（2）利用触觉相关的常识，以及（3）促进自适应的触觉参与推理。一个关键发现是，VLM的先验知识已经包含对物理交互的语义理解；通过仅用少量演示将其连接到机器人的触觉传感器，我们可以激活此先验知识，从而在接触密集型任务中实现零样本泛化。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作（VLA）模型在处理接触密集型任务时，缺乏对物理交互的细粒度理解和精确控制。它们通常难以根据触觉反馈调整动作，导致在需要精细力控制的场景中表现不佳。现有方法未能充分利用VLA模型中蕴含的物理交互常识。

核心思路：Tactile-VLA的核心思路是将触觉感知信息深度融合到VLA模型中，从而激活模型中已有的物理交互常识。通过混合位置-力控制器，将模型的意图转化为精确的物理动作，并利用触觉反馈进行自适应调整。这种方法旨在弥合VLA模型与真实物理世界交互之间的差距。

技术框架：Tactile-VLA框架包含以下主要模块：1) 视觉输入模块，用于处理视觉信息；2) 语言输入模块，用于理解指令；3) 动作生成模块，根据视觉和语言信息生成动作指令；4) 触觉感知模块，获取触觉反馈；5) 混合位置-力控制器，将动作指令转化为精确的物理动作；6) 推理模块，根据触觉反馈调整策略。整体流程是：VLA模型根据视觉和语言输入生成初步动作，混合位置-力控制器执行动作，触觉传感器提供反馈，推理模块根据反馈调整动作，形成闭环控制。

关键创新：Tactile-VLA的关键创新在于深度融合了触觉感知信息，并利用混合位置-力控制器实现精确的物理交互。通过这种融合，模型能够更好地理解物理交互的语义，并根据触觉反馈进行自适应调整。此外，该框架还能够激活VLA模型中已有的物理交互常识，从而实现零样本泛化。

关键设计：混合位置-力控制器的具体实现方式未知，但其核心思想是同时控制机器人的位置和作用力，以实现精确的物理交互。推理模块的具体实现方式未知，但其核心功能是根据触觉反馈调整动作策略。论文中提到使用了少量演示来连接触觉传感器和VLA模型，具体的演示数据和训练方法未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，Tactile-VLA在触觉感知的指令跟随、利用触觉常识和自适应触觉推理方面表现出色。通过少量演示，Tactile-VLA能够在接触密集型任务中实现零样本泛化，表明其能够有效利用VLA模型中已有的物理交互常识。具体的性能数据和对比基线在论文中未明确给出。

🎯 应用场景

Tactile-VLA具有广泛的应用前景，例如在精密装配、医疗机器人、家庭服务机器人等领域。它可以使机器人在复杂环境中执行需要精细力控制的任务，例如组装电子元件、进行微创手术、以及帮助老年人完成日常活动。该研究有助于推动机器人技术向更智能、更通用的方向发展。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have shown remarkable achievements, driven by the rich implicit knowledge of their vision-language components. However, achieving generalist robotic agents demands precise grounding into physical interactions, especially in contact-rich scenarios where fine-grained force control is essential. We advance VLAs' implicit knowledge beyond identifying what to do, towards guiding how to physically interact with real world. This paper introduces Tactile-VLA, a novel framework that deeply fuses vision, language, action, and tactile sensing. This framework incorporates a hybrid position-force controller to translate the model's intentions into precise physical actions and a reasoning module that allows the robot to adapt its strategy based on tactile feedback. Experiments demonstrate Tactile-VLA's effectiveness and generalizability in three key aspects: (1) enabling tactile-aware instruction following, (2) utilizing tactile-relevant commonsense, and (3) facilitating adaptive tactile-involved reasoning. A key finding is that the VLM's prior knowledge already contains semantic understanding of physical interaction; by connecting it to the robot's tactile sensors with only a few demonstrations, we can activate this prior knowledge to achieve zero-shot generalization in contact-rich tasks.