STAR: Sparse Tactile Representation Learning in Vision-Tactile-Language-Action Models for Dexterous Manipulation

📄 arXiv: 2609.12549v1 📥 PDF

作者: Xiangcheng Liu, Tianhao Wu, Le Zheng, Yidong Wang, Bowen Jiang, Mingjie Pan, Xinlin Ren, Yi Liu, Jianlan Luo

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-11

💡 一句话要点

提出STAR以解决稀疏触觉信号学习问题

🎯 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: 灵巧操作 触觉信号 多模态学习 机器人技术 数据集构建 视觉-触觉融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 灵巧操作的学习面临稀疏触觉信号的表示提取困难和缺乏大规模真实数据的挑战。
  2. 提出STAR，通过视觉-触觉联合预训练和稀疏触觉表示，解决触觉信号的稀疏性问题。
  3. 在四个真实任务中，STAR实现了61%的平均成功率，显示出显著的灵巧操作能力。

📝 摘要（中文）

灵巧操作需要协调的多指控制和有效的触觉反馈，但由于缺乏大规模的真实数据和从稀疏触觉信号中提取有效表示的困难，学习这些能力仍然具有挑战性。本文构建了一个机器人平台和遥操作系统，收集了200小时的双手灵巧操作数据集，包含同步的视觉、触觉和语言注释，共计10,576条轨迹，69.5%的任务涉及灵巧的多指操作。我们进一步提出了STAR，一个集成的训练方案，针对视觉-触觉-语言-动作（VTLA）模型，通过视觉-触觉联合预训练、稀疏-全局触觉标记表示和稀疏未来触觉预测，解决了触觉信号的空间、时间和信息稀疏性。经过训练，STAR在四个真实任务中实现了61%的平均成功率，展示了任务特定后训练下的灵巧性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决灵巧操作中稀疏触觉信号的学习问题。现有方法在处理触觉反馈时，往往面临数据不足和信号稀疏的挑战，导致学习效果不佳。

核心思路：STAR的核心思路是通过视觉-触觉联合预训练和稀疏触觉表示来增强模型对触觉信号的理解能力。通过这种方式，模型能够更有效地捕捉和利用触觉信息，从而提升灵巧操作的性能。

技术框架：STAR的整体架构包括三个主要模块：视觉-触觉联合预训练模块、稀疏-全局触觉标记表示模块和稀疏未来触觉预测模块。这些模块协同工作，以提高模型对触觉信号的处理能力。

关键创新：STAR的关键创新在于其稀疏触觉表示和未来触觉预测机制，这与现有方法的全局触觉表示方式形成鲜明对比。通过引入稀疏性，STAR能够更好地处理触觉信号的复杂性。

关键设计：在模型设计中，STAR采用了特定的损失函数来优化触觉信号的稀疏表示，并通过多层神经网络结构来增强模型的表达能力。此外，模型的训练过程中引入了数据增强技术，以提高其对真实场景的适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

STAR在四个真实任务中实现了61%的平均成功率，相较于现有方法，展示了显著的性能提升。通过100条后训练轨迹，验证了其在任务特定场景下的灵巧表现，证明了模型的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人灵巧操作、智能制造和人机交互等。通过提升机器人对触觉反馈的理解能力，STAR能够在复杂环境中执行更为精细的操作，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Dexterous manipulation requires coordinated multi-finger control and effective tactile feedback, yet learning these capabilities remains challenging due to the lack of large-scale real-world data and the difficulty of extracting effective representations from sparse tactile signals. We build a robot platform and teleoperation system to collect a 200-hour bimanual dexterous manipulation dataset with synchronized visual, tactile, and language annotations, comprising 10,576 trajectories across 65 tasks, 69.5% of which involve dexterous multi-finger manipulation. We further propose STAR, an integrated training recipe for vision-tactile-language-action (VTLA) models that addresses the spatial, temporal, and informational sparsity of tactile signals through visual-tactile joint pre-training, sparse-global tactile token representation, and sparse future tactile prediction. Trained on this dataset, STAR achieves a 61% average success rate across four real-world tasks with 100 post-training trajectories per task, demonstrating dexterous performance under task-specific post-training.