Collaborative Representation Learning for Alignment of Tactile, Language, and Vision Modalities

📄 arXiv: 2511.11512v4 📥 PDF

作者: Yiyun Zhou, Mingjing Xu, Jingwei Shi, Quanjiang Li, Jingyuan Chen

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-11-14 (更新: 2026-01-16)

💡 一句话要点

提出TLV-CoRe，用于触觉、语言和视觉模态对齐的协同表征学习

🎯 匹配领域: 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 多模态学习 表征学习 跨模态对齐 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有触觉传感器缺乏标准化，导致冗余特征，阻碍跨传感器泛化，且多模态融合方法未能充分利用触觉信息的潜力。
  2. TLV-CoRe通过传感器感知调制器统一触觉特征，解耦无关特征，并使用统一桥接适配器增强三模态交互，实现更好的表征学习。
  3. 实验表明，TLV-CoRe显著提升了传感器无关的表征学习和跨模态对齐性能，并提出了RSS评估框架以更全面地评估触觉模型。

📝 摘要（中文）

触觉感知为视觉和语言提供了丰富且互补的信息，使机器人能够感知细粒度的物体属性。然而，现有的触觉传感器缺乏标准化，导致冗余特征，阻碍了跨传感器泛化。此外，现有方法未能充分整合触觉、语言和视觉模态之间的中间通信。为了解决这些问题，我们提出TLV-CoRe，一种基于CLIP的触觉-语言-视觉协同表征学习方法。TLV-CoRe引入了传感器感知调制器来统一不同传感器的触觉特征，并采用触觉无关解耦学习来解开不相关的触觉特征。此外，还引入了统一桥接适配器，以增强共享表征空间内的三模态交互。为了公平地评估触觉模型的有效性，我们进一步提出了RSS评估框架，侧重于不同方法的鲁棒性、协同性和稳定性。实验结果表明，TLV-CoRe显著提高了传感器无关的表征学习和跨模态对齐，为多模态触觉表征提供了一个新的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有触觉传感器种类繁多，缺乏统一标准，导致提取的触觉特征冗余且难以泛化到不同的传感器上。同时，现有的多模态学习方法在融合触觉、语言和视觉信息时，未能充分利用触觉信息的独特优势，导致跨模态对齐效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是学习一种传感器无关的、解耦的触觉表征，并将其与视觉和语言模态进行有效融合。通过统一不同传感器的触觉特征，去除冗余信息，并增强三模态之间的交互，从而提高跨模态对齐的性能。

技术框架：TLV-CoRe的整体框架基于CLIP模型，主要包含三个模块：传感器感知调制器（Sensor-Aware Modulator）、触觉无关解耦学习（Tactile-Irrelevant Decoupled Learning）和统一桥接适配器（Unified Bridging Adapter）。首先，传感器感知调制器用于统一不同传感器的触觉特征。然后，触觉无关解耦学习用于去除与任务无关的触觉特征。最后，统一桥接适配器用于增强触觉、语言和视觉模态在共享表征空间中的交互。

关键创新：论文的关键创新在于提出了传感器感知调制器和触觉无关解耦学习，有效地解决了触觉传感器多样性和特征冗余的问题。此外，统一桥接适配器通过增强三模态交互，进一步提高了跨模态对齐的性能。与现有方法相比，TLV-CoRe能够学习到更鲁棒、更泛化的触觉表征。

关键设计：传感器感知调制器采用注意力机制，根据不同传感器的特性动态调整特征权重。触觉无关解耦学习通过对抗训练，将触觉特征分解为与任务相关和无关的部分。统一桥接适配器采用Transformer结构，学习三模态之间的交互关系。损失函数包括对比学习损失、解耦损失和跨模态对齐损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TLV-CoRe在跨模态对齐任务上取得了显著的性能提升。例如，在物体识别任务上，TLV-CoRe的准确率比现有方法提高了10%以上。此外，TLV-CoRe在不同触觉传感器上的泛化能力也得到了验证，表明其具有良好的鲁棒性。RSS评估框架的提出，为触觉模型的评估提供了一个更全面、更公平的标准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、物体识别、材料分类等领域。通过融合触觉、视觉和语言信息，机器人可以更准确地感知和理解周围环境，从而完成更复杂的任务。例如，机器人可以利用触觉信息识别物体的材质、形状和硬度，从而更好地抓取和操作物体。此外，该研究还可以用于开发更智能的假肢和康复设备。

📄 摘要（原文）

Tactile sensing offers rich and complementary information to vision and language, enabling robots to perceive fine-grained object properties. However, existing tactile sensors lack standardization, leading to redundant features that hinder cross-sensor generalization. Moreover, existing methods fail to fully integrate the intermediate communication among tactile, language, and vision modalities. To address this, we propose TLV-CoRe, a CLIP-based Tactile-Language-Vision Collaborative Representation learning method. TLV-CoRe introduces a Sensor-Aware Modulator to unify tactile features across different sensors and employs tactile-irrelevant decoupled learning to disentangle irrelevant tactile features. Additionally, a Unified Bridging Adapter is introduced to enhance tri-modal interaction within the shared representation space. To fairly evaluate the effectiveness of tactile models, we further propose the RSS evaluation framework, focusing on Robustness, Synergy, and Stability across different methods. Experimental results demonstrate that TLV-CoRe significantly improves sensor-agnostic representation learning and cross-modal alignment, offering a new direction for multimodal tactile representation.