VTLoc: Learning-based Tactile Contact Localization in Visual Point Clouds
作者: Zhiyuan Wu, Zhuo Chen, Shan Luo
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-07-20
💡 一句话要点
提出VTLoc以解决视觉与触觉接触定位问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视觉与触觉融合 接触定位 多模态对齐 机器人感知 3D点云
📋 核心要点
- 现有方法在视觉与触觉数据的空间对齐上存在显著挑战，导致接触定位精度不足。
- VTLoc通过引入几何多模态对齐模块和迭代定位更新器，解决了触觉数据与视觉数据的融合问题。
- 在100个真实物体的基准测试中，VTLoc显著提高了接触定位的准确性，减少了模糊性。
📝 摘要（中文）
视觉与触觉是机器人感知和操作中不可或缺的互补模态。视觉提供全局物体上下文，而触觉则在接触点提供精确的局部信息。将这两种模态结合进行接触定位，即预测物体表面的触摸位置，面临着触觉数据与视觉几何之间准确空间对齐的重大挑战。为此，本文提出了VTLoc，一个基于视觉-触觉框架的接触点定位方法，利用3D点云作为视觉输入。VTLoc引入了两个关键组件：几何多模态对齐模块和迭代定位更新器，前者通过融合的视觉-触觉特征重建伪点云并与视觉点云对齐，以确保模态间的空间一致性；后者则通过融合的特征迭代精炼预测的接触位置。在100个真实物体的新基准上评估，VTLoc显著降低了单触摸接触定位中的局部与全局对应模糊性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视觉与触觉数据在接触定位中的空间对齐问题。现有方法往往无法有效融合这两种模态的信息，导致接触点定位精度不足。
核心思路：VTLoc的核心思路是通过几何多模态对齐模块重建伪点云，并与视觉点云进行对齐，从而实现触觉数据与视觉数据的有效融合。迭代定位更新器则通过不断优化预测的接触位置，提升定位精度。
技术框架：VTLoc的整体架构包括两个主要模块：几何多模态对齐模块和迭代定位更新器。前者负责将触觉特征与视觉特征融合并对齐，后者则通过迭代方式精炼接触位置的预测。
关键创新：VTLoc的主要创新在于引入了几何多模态对齐模块，能够有效重建伪点云并确保模态间的空间一致性，这一设计显著提升了接触定位的准确性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化对齐效果，并在网络结构中融合了视觉与触觉特征，以确保信息的有效传递和利用。具体的参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在100个真实物体的基准测试中，VTLoc显著提高了单触摸接触定位的准确性，减少了局部与全局对应的模糊性，具体性能提升幅度未知，显示出其在多模态融合中的优越性。
🎯 应用场景
VTLoc的研究成果在机器人操作、智能制造和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提高触觉接触定位的准确性，VTLoc能够增强机器人在复杂环境中的操作能力，提升其在物体抓取和操作中的灵活性与精确性，进而推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Vision and touch are complementary modalities essential for robotic perception and manipulation. While vision provides global object context, touch offers precise local information at contact points. Integrating these modalities for contact localization, i.e., predicting the location of touch on an object's surface, poses significant challenges due to the need for accurate spatial alignment between tactile data and visual geometry. To address this challenge, we propose VTLoc, a novel visual-tactile framework that localizes contact points from tactile readings using a 3D point cloud as visual input. VTLoc introduces two key components: a geometric multi-modal alignment module, which reconstructs a pseudo-point cloud from fused visual-tactile features and aligns it with the visual point cloud to enforce spatial consistencies across modalities; and an iterative localizing updater, which iteratively refines the predicted contact location using fused visual-tactile features. Evaluated on a new benchmark of 100 real-world objects, VTLoc improves single-touch contact localization by reducing local-to-global correspondence ambiguity.