Reduced-order Neural Modeling with Differentiable Simulation for High-Detail Tactile Perception

📄 arXiv: 2605.05053v1 📥 PDF

作者: Yuhu Guo, Zhikai Shen, Jiasheng Qu, Chenghao Qian, Yuming Huang, Bin Chen, Guoxing Fang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2026-05-06

备注: IEEE RoboSoft 2026

💡 一句话要点

提出基于可微仿真的降阶神经建模，实现高细节触觉感知。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 触觉感知 降阶建模 神经仿真 可微仿真 材料点方法

📋 核心要点

  1. 高分辨率弹性体形变仿真计算成本高，现有方法如FEM和MPM存在重网格划分和内存权衡问题。
  2. 提出一种降阶神经仿真框架，结合粗粒度MPM和隐式神经解码器，从低分辨率模拟重建高细节触觉信息。
  3. 实验表明，该方法在保持几何保真度的前提下，显著提升了仿真速度并降低了内存占用，同时提高了触觉渲染和3D表面重建的准确率。

📝 摘要（中文）

触觉感知是灵巧操作的关键，但模拟高分辨率弹性体形变计算成本高昂。有限元方法(FEM)提供高保真度，但需要昂贵的重网格划分，而材料点方法(MPM)存在严重的粒子-内存权衡。我们提出了一种降阶神经仿真框架，该框架将粗粒度MPM动力学与隐式神经解码器相结合，以从紧凑的潜在状态重建亚粒子触觉细节。该框架从配对的高分辨率和低分辨率模拟中学习连续形变流形，从而实现物理一致的、可微的推理。与TacIPC相比，我们的方法实现了超过65%的更快仿真速度和40%的更低内存使用，同时保持了更好的几何保真度。在触觉渲染和3D表面重建中，我们的方法进一步提高了25%的准确率，并在更快的推理速度内生成了逼真的深度图像和表面网格。这些结果表明，所提出的降阶神经模型能够实现高细节、物理基础的触觉仿真，并为机器人交互和优化带来显著的效率提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高精度触觉感知仿真中计算成本过高的问题。现有的有限元方法(FEM)虽然精度高，但需要频繁的重网格划分，计算量大。材料点方法(MPM)虽然可以处理大形变，但需要大量的粒子，导致内存占用过高，难以满足实时性要求。

核心思路：论文的核心思路是利用降阶建模的思想，将高分辨率的触觉感知问题分解为两个部分：首先使用粗粒度的MPM模拟物体的整体形变，然后利用一个隐式神经解码器从粗粒度的模拟结果中重建出细粒度的触觉细节。这样既可以降低计算复杂度，又可以保证触觉感知的精度。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 粗粒度MPM模拟器：用于模拟物体的整体形变，生成低分辨率的形变数据。2) 隐式神经解码器：一个神经网络，用于将低分辨率的形变数据映射到高分辨率的触觉细节。3) 训练数据集生成器：用于生成配对的高分辨率和低分辨率的形变数据，用于训练神经解码器。4) 可微仿真模块：整个框架是可微的，可以用于优化控制策略和进行逆向设计。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将传统的降阶建模方法与深度学习相结合，利用神经网络强大的非线性映射能力，从粗粒度的模拟结果中重建出细粒度的触觉细节。与传统的降阶建模方法相比，该方法不需要手动设计降阶基，可以自动学习最优的降阶表示。此外，该框架是完全可微的，可以方便地进行优化和控制。

关键设计：隐式神经解码器通常采用MLP结构，输入是粗粒度MPM模拟的节点位置和速度，输出是高分辨率的触觉细节，例如每个粒子的应力应变。损失函数通常包括重建损失和物理约束损失，其中重建损失用于保证重建的触觉细节与高分辨率模拟结果一致，物理约束损失用于保证重建的触觉细节满足物理定律。训练数据通过高低分辨率的MPM仿真生成，并进行配对。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法相比TacIPC，仿真速度提升超过65%，内存占用降低40%，同时保持了更好的几何保真度。在触觉渲染和3D表面重建任务中，该方法准确率提升25%，并能以更快的速度生成逼真的深度图像和表面网格。这些数据验证了该方法在效率和精度上的显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人灵巧操作、虚拟现实触觉反馈、医疗手术模拟等领域。通过高效准确的触觉感知仿真，可以提升机器人操作的稳定性和精度，增强虚拟现实的沉浸感，并为医疗手术提供更真实的训练环境。未来，该技术有望推动触觉感知在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Tactile perception is key to dexterous manipulation, yet simulating high-resolution elastomer deformation remains computationally prohibitive. Finite element methods (FEM) deliver high fidelity but demand costly remeshing, while Material Point Methods (MPM) suffer from heavy particle-memory tradeoffs. We propose a {reduced-order neural simulation framework} that couples coarse-grained MPM dynamics with an implicit neural decoder to reconstruct sub-particle tactile details from compact latent states. The framework learns a continuous deformation manifold from paired high- and low-resolution simulations, enabling physically consistent, differentiable inference. Compared to the TacIPC, our method achieves over 65\% faster simulation and {40\% lower memory usage}, while maintaining better geometric fidelity. In tactile rendering and 3D surface reconstruction, our methods further improve accuracy by 25\% and produce realistic depth images and surface mesh within a faster inference speed. These results demonstrate that the proposed reduced-order neural model enables high-detail, physically grounded tactile simulation with substantial efficiency gains for robotic interaction and optimization.