Vi-TacMan: Articulated Object Manipulation via Vision and Touch
作者: Leiyao Cui, Zihang Zhao, Sirui Xie, Wenhuan Zhang, Zhi Han, Yixin Zhu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-07
💡 一句话要点
Vi-TacMan：结合视觉与触觉的铰接物体操作框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 铰接物体操作 视觉触觉融合 机器人控制 深度学习 触觉反馈
📋 核心要点
- 现有铰接物体操作方法依赖视觉或触觉，视觉方法精度不足，触觉方法依赖精确初始化，缺乏通用性。
- Vi-TacMan框架融合视觉和触觉，视觉提供粗略抓取姿态，触觉控制器进行精细调整，无需显式运动学模型。
- 实验结果表明，Vi-TacMan在模拟和真实环境中均表现出良好的鲁棒性和泛化能力，显著优于基线方法。
📝 摘要（中文）
铰接物体的自主操作是机器人应用于人类环境中的一项根本挑战。基于视觉的方法可以推断隐藏的运动学信息，但对不熟悉的物体估计精度较低。触觉方法通过接触反馈实现鲁棒控制，但需要精确的初始化。这表明了一种自然的协同作用：视觉提供全局指导，触觉提供局部精度。然而，目前还没有框架系统地利用这种互补性进行通用的铰接操作。本文提出了Vi-TacMan，它使用视觉来提出抓取姿势和粗略方向，以此引导触觉控制器进行精确执行。通过结合表面法线作为几何先验，并使用von Mises-Fisher分布对方向进行建模，我们的方法相比基线取得了显著的提升（所有p<0.0001）。关键的是，操作的成功无需显式的运动学模型——触觉控制器通过实时接触调节来优化粗略的视觉估计。在超过50,000个模拟和真实世界物体的测试中，证实了其在不同类别上的鲁棒泛化能力。这项工作表明，当与触觉反馈结合时，粗略的视觉线索足以实现可靠的操作，为非结构化环境中的自主系统提供了一种可扩展的范例。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决铰接物体（如抽屉、门等）的自主操作问题。现有方法主要分为两类：基于视觉的方法依赖视觉信息推断物体运动学，但对于未见过的物体泛化性差；基于触觉的方法虽然控制精度高，但需要精确的初始姿态，难以适应复杂环境。因此，如何结合视觉的全局感知和触觉的局部精度，实现鲁棒的铰接物体操作是一个关键问题。
核心思路：Vi-TacMan的核心思路是利用视觉提供粗略的抓取姿态和操作方向，然后通过触觉控制器进行精细调整和优化。这种方法避免了对精确视觉估计的依赖，同时利用触觉反馈克服了视觉误差，实现了更鲁棒的操作。视觉提供全局引导，触觉提供局部精度，二者互补。
技术框架：Vi-TacMan框架主要包含以下几个阶段：1) 视觉感知：利用视觉信息检测目标物体，并预测抓取姿态和操作方向。2) 触觉控制：基于视觉预测的抓取姿态，机器人与物体进行初始接触，并通过触觉传感器获取接触信息。3) 姿态优化：触觉控制器根据接触信息，实时调整机器人的姿态，优化操作轨迹，最终完成铰接物体的操作。整个过程无需显式的运动学模型。
关键创新：Vi-TacMan的关键创新在于：1) 提出了一种视觉和触觉融合的铰接物体操作框架，充分利用了两种模态的优势。2) 使用表面法线作为几何先验，并使用von Mises-Fisher分布对操作方向进行建模，提高了视觉预测的准确性。3) 设计了一种基于触觉反馈的姿态优化策略，无需显式的运动学模型即可实现精确操作。
关键设计：在视觉感知阶段，使用深度学习模型预测抓取姿态和操作方向，损失函数包括抓取质量损失、方向预测损失等。在触觉控制阶段，设计了一种基于力/力矩反馈的阻抗控制器，根据接触力的大小和方向，调整机器人的运动。von Mises-Fisher分布用于建模操作方向的不确定性，并指导触觉控制器的优化方向。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Vi-TacMan在模拟和真实环境中进行了大量实验验证，结果表明该方法具有良好的鲁棒性和泛化能力。在超过50,000个不同类别的铰接物体上进行了测试，相比于基线方法，Vi-TacMan在操作成功率方面取得了显著提升（所有p<0.0001）。实验结果表明，即使在视觉信息不准确的情况下，Vi-TacMan仍然可以通过触觉反馈实现精确操作。
🎯 应用场景
Vi-TacMan框架可应用于家庭服务机器人、工业自动化等领域。例如，在家庭环境中，机器人可以利用该框架自主打开抽屉、冰箱门等，为老年人或残疾人提供便利。在工业自动化中，机器人可以利用该框架完成装配、维修等任务，提高生产效率和灵活性。该研究为机器人自主操作提供了新的思路，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Autonomous manipulation of articulated objects remains a fundamental challenge for robots in human environments. Vision-based methods can infer hidden kinematics but can yield imprecise estimates on unfamiliar objects. Tactile approaches achieve robust control through contact feedback but require accurate initialization. This suggests a natural synergy: vision for global guidance, touch for local precision. Yet no framework systematically exploits this complementarity for generalized articulated manipulation. Here we present Vi-TacMan, which uses vision to propose grasps and coarse directions that seed a tactile controller for precise execution. By incorporating surface normals as geometric priors and modeling directions via von Mises-Fisher distributions, our approach achieves significant gains over baselines (all p<0.0001). Critically, manipulation succeeds without explicit kinematic models -- the tactile controller refines coarse visual estimates through real-time contact regulation. Tests on more than 50,000 simulated and diverse real-world objects confirm robust cross-category generalization. This work establishes that coarse visual cues suffice for reliable manipulation when coupled with tactile feedback, offering a scalable paradigm for autonomous systems in unstructured environments.