Visuo-Tactile World Models

📄 arXiv: 2602.06001v1 📥 PDF

作者: Carolina Higuera, Sergio Arnaud, Byron Boots, Mustafa Mukadam, Francois Robert Hogan, Franziska Meier

分类: cs.RO

发布日期: 2026-02-05

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出Visuo-Tactile World Models，解决接触密集型任务中视觉信息不足的问题。

🎯 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: 世界模型 触觉感知 视觉触觉融合 机器人操作 接触动力学

📋 核心要点

  1. 现有视觉模型在处理接触密集型任务时，容易因遮挡或接触状态模糊而失效，导致物体行为不符合物理规律。
  2. VT-WM融合视觉和触觉信息，通过触觉推理来建模接触物理特性，从而提升对机器人与物体交互的理解。
  3. 实验表明，VT-WM在保持物体永久性和符合运动定律方面表现更佳，并在真实机器人任务中实现了更高的成功率。

📝 摘要（中文）

本文提出多任务Visuo-Tactile World Models (VT-WM)，通过触觉推理捕捉接触物理特性。VT-WM通过触觉感知补充视觉信息，更好地理解机器人与物体的交互，避免了仅依赖视觉模型在遮挡或模糊接触状态下的常见失效模式，例如物体消失、瞬移或违反基本物理定律的运动。VT-WM在一系列接触密集型操作任务上进行训练，提高了想象中的物理保真度，在自回归展开中，保持物体永久性方面的性能提高了33%，符合运动定律方面的性能提高了29%。此外，实验表明，基于接触动力学的建模也转化为更好的规划能力。在零样本真实机器人实验中，VT-WM的成功率提高了35%，在多步骤、接触密集型任务中增益最大。最后，VT-WM展示了显著的下游通用性，有效地将其学习到的接触动力学适应于新任务，并通过有限的演示实现了可靠的规划成功。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视觉的世界模型在处理接触密集型任务时，面临着严重的挑战。由于遮挡、光照变化或接触状态的模糊性，仅依赖视觉信息难以准确预测物体的运动和交互行为，导致物体消失、瞬移或违反物理定律等不合理的现象。这些问题严重限制了机器人在复杂环境中的操作能力。

核心思路：本文的核心思路是融合视觉和触觉信息，构建一个能够感知和推理接触物理特性的世界模型。通过引入触觉传感器，模型可以获取物体之间的接触力、位置和状态等信息，从而弥补视觉信息的不足，提高对物体交互行为的理解和预测能力。这种融合的方式使得模型能够更好地理解和模拟真实世界的物理规律。

技术框架：VT-WM的整体架构包含视觉编码器、触觉编码器、状态空间模型和动作解码器。视觉编码器和触觉编码器分别将视觉和触觉输入转换为潜在状态表示。状态空间模型（例如，循环神经网络或Transformer）利用这些潜在状态表示和动作信息来预测下一个状态。动作解码器将预测的状态转换为动作指令。整个框架通过自监督学习的方式进行训练，目标是最小化预测状态与真实状态之间的差异。

关键创新：VT-WM的关键创新在于将触觉信息融入到世界模型中，从而能够更好地理解和建模接触动力学。与传统的仅依赖视觉的模型相比，VT-WM能够更准确地预测物体在接触过程中的行为，避免了常见的物理不一致性问题。此外，VT-WM采用多任务学习的方式，在多个接触密集型任务上进行训练，提高了模型的泛化能力和适应性。

关键设计：VT-WM的关键设计包括：1) 使用卷积神经网络（CNN）作为视觉编码器，提取图像特征；2) 使用循环神经网络（RNN）或Transformer作为状态空间模型，建模时间序列依赖关系；3) 设计合适的损失函数，例如均方误差（MSE）或交叉熵损失，来衡量预测状态与真实状态之间的差异；4) 通过数据增强技术，例如随机噪声注入或数据合成，来提高模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VT-WM在多个实验中表现出色。在物体永久性测试中，VT-WM比基线模型提高了33%。在符合运动定律测试中，VT-WM比基线模型提高了29%。在零样本真实机器人实验中，VT-WM的成功率提高了35%，尤其是在多步骤、接触密集型任务中。此外，VT-WM还展示了良好的下游任务适应性，仅需少量演示即可成功应用于新任务。

🎯 应用场景

VT-WM在机器人操作、自动化装配、医疗手术等领域具有广泛的应用前景。通过提高机器人对接触密集型任务的理解和执行能力，可以实现更安全、高效和智能的自动化操作。例如，在自动化装配中，机器人可以利用VT-WM精确地完成零件的组装，避免因接触不良而导致的装配失败。在医疗手术中，医生可以利用VT-WM进行更精确的手术操作，减少手术风险。

📄 摘要（原文）

We introduce multi-task Visuo-Tactile World Models (VT-WM), which capture the physics of contact through touch reasoning. By complementing vision with tactile sensing, VT-WM better understands robot-object interactions in contact-rich tasks, avoiding common failure modes of vision-only models under occlusion or ambiguous contact states, such as objects disappearing, teleporting, or moving in ways that violate basic physics. Trained across a set of contact-rich manipulation tasks, VT-WM improves physical fidelity in imagination, achieving 33% better performance at maintaining object permanence and 29% better compliance with the laws of motion in autoregressive rollouts. Moreover, experiments show that grounding in contact dynamics also translates to planning. In zero-shot real-robot experiments, VT-WM achieves up to 35% higher success rates, with the largest gains in multi-step, contact-rich tasks. Finally, VT-WM demonstrates significant downstream versatility, effectively adapting its learned contact dynamics to a novel task and achieving reliable planning success with only a limited set of demonstrations.