Simultaneous Tactile-Visual Perception for Learning Multimodal Robot Manipulation

📄 arXiv: 2512.09851v1 📥 PDF

作者: Yuyang Li, Yinghan Chen, Zihang Zhao, Puhao Li, Tengyu Liu, Siyuan Huang, Yixin Zhu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-12-10

💡 一句话要点

提出TacThru-UMI，结合触觉视觉同步感知与Transformer扩散策略，提升机器人操作精度。

🎯 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: 机器人操作 多模态感知 触觉传感器 视觉传感器 模仿学习 Transformer 扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有透视皮肤传感器缺乏同步触觉和视觉感知，触觉跟踪不稳定，限制了机器人操作的精度和适应性。
  2. TacThru-UMI通过新型透视皮肤传感器TacThru，结合Transformer扩散策略，实现同步多模态感知和精确操作。
  3. 实验表明，TacThru-UMI在多个现实任务中显著优于传统方法，平均成功率提升至85.5%。

📝 摘要（中文）

机器人操作需要丰富的多模态感知和有效的学习框架来处理复杂的现实世界任务。透视皮肤（STS）传感器结合了触觉和视觉感知，提供了有前景的传感能力，而现代模仿学习为策略获取提供了强大的工具。然而，现有的STS设计缺乏同步多模态感知，并且存在不可靠的触觉跟踪问题。此外，将这些丰富的多模态信号集成到基于学习的操作流程中仍然是一个开放的挑战。我们介绍了TacThru，一种能够实现同步视觉感知和鲁棒触觉信号提取的STS传感器，以及TacThru-UMI，一种利用这些多模态信号进行操作的模仿学习框架。我们的传感器具有完全透明的弹性体、持久照明、新型关键线标记和高效跟踪，而我们的学习系统通过基于Transformer的扩散策略集成这些信号。在五个具有挑战性的现实世界任务中的实验表明，TacThru-UMI实现了平均85.5%的成功率，显著优于交替触觉视觉（66.3%）和仅视觉（55.4%）的基线。该系统在关键场景中表现出色，包括薄而软物体的接触检测以及需要多模态协调的精确操作。这项工作表明，将同步多模态感知与现代学习框架相结合，可以实现更精确、适应性更强的机器人操作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中，由于缺乏同步且可靠的多模态感知，导致操作精度和适应性受限的问题。现有方法，如交替使用触觉和视觉信息，或仅依赖视觉信息，无法充分利用多模态信息的互补性，尤其是在处理薄、软物体或需要精细操作的场景中。

核心思路：论文的核心思路是设计一种新型的透视皮肤传感器（TacThru），能够同时提供高质量的视觉和触觉信息，并通过一个基于Transformer的扩散策略（Diffusion Policy）TacThru-UMI，将这些多模态信息有效地融合到机器人操作策略的学习中。这样可以克服现有传感器在同步感知和触觉跟踪方面的不足，并充分利用多模态信息的优势。

技术框架：TacThru-UMI的整体框架包含两个主要部分：1) TacThru传感器，用于获取同步的视觉和触觉数据；2) 基于Transformer的扩散策略学习框架，用于将这些数据融合并学习操作策略。TacThru传感器通过透明弹性体、持久照明和关键线标记实现高质量的视觉和触觉信号提取。扩散策略学习框架使用Transformer网络来处理多模态输入，并通过扩散模型生成操作动作。

关键创新：论文的关键创新在于：1) TacThru传感器的设计，实现了同步且鲁棒的视觉和触觉感知；2) TacThru-UMI框架，通过Transformer扩散策略有效地融合了多模态信息，提升了操作精度和适应性。与现有方法相比，TacThru-UMI能够更好地处理需要多模态协调的复杂操作任务。

关键设计：TacThru传感器采用完全透明的弹性体，以减少视觉干扰。持久照明确保图像质量，关键线标记用于精确的触觉跟踪。TacThru-UMI框架使用Transformer编码器来处理视觉和触觉特征，并使用扩散模型生成连续的动作空间。损失函数包括模仿学习损失和正则化项，以提高策略的泛化能力。具体的网络结构和参数设置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，TacThru-UMI在五个具有挑战性的现实世界任务中，平均成功率达到85.5%，显著优于交替触觉视觉（66.3%）和仅视觉（55.4%）的基线方法。尤其是在接触检测薄而软物体和需要多模态协调的精确操作等关键场景中，TacThru-UMI表现出明显的优势，验证了同步多模态感知和Transformer扩散策略的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精细操作和多模态感知的机器人应用场景，例如：医疗机器人手术、柔性物体的抓取和操作、装配线上的精密部件组装、以及在复杂环境中进行探索和交互的机器人。该技术能够提升机器人的操作精度、适应性和安全性，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation requires both rich multimodal perception and effective learning frameworks to handle complex real-world tasks. See-through-skin (STS) sensors, which combine tactile and visual perception, offer promising sensing capabilities, while modern imitation learning provides powerful tools for policy acquisition. However, existing STS designs lack simultaneous multimodal perception and suffer from unreliable tactile tracking. Furthermore, integrating these rich multimodal signals into learning-based manipulation pipelines remains an open challenge. We introduce TacThru, an STS sensor enabling simultaneous visual perception and robust tactile signal extraction, and TacThru-UMI, an imitation learning framework that leverages these multimodal signals for manipulation. Our sensor features a fully transparent elastomer, persistent illumination, novel keyline markers, and efficient tracking, while our learning system integrates these signals through a Transformer-based Diffusion Policy. Experiments on five challenging real-world tasks show that TacThru-UMI achieves an average success rate of 85.5%, significantly outperforming the baselines of alternating tactile-visual (66.3%) and vision-only (55.4%). The system excels in critical scenarios, including contact detection with thin and soft objects and precision manipulation requiring multimodal coordination. This work demonstrates that combining simultaneous multimodal perception with modern learning frameworks enables more precise, adaptable robotic manipulation.