ForeTac-VLA: A Forecasting-Based Tactile-Vision-Language-Action Model for Contact-Rich Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2609.20980v1 📥 PDF

作者: Zhengyu Tao, Xin Li, Xin Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-17

备注: 8 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出ForeTac-VLA以解决接触丰富环境下的机器人操控问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作 触觉反馈 机器人操控 多模态融合 状态预测

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作模型在接触丰富环境中表现不足，无法有效处理不可视的物理交互状态。
  2. 本文提出了ForeTac-VLA模型，通过预测未来的触觉状态来增强动作生成的准确性和鲁棒性。
  3. 在四个真实世界的任务中，ForeTac-VLA的成功率达到95%，显著优于现有的触觉增强VLA基线模型。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操控中展现了强大的能力，但其对视觉感知的依赖限制了在接触丰富环境中的鲁棒性。现有的触觉增强VLA方法主要是反应性的，未能明确建模接触状态的演变。为此，本文提出了ForeTac-VLA，一个基于预测的触觉-视觉-语言融合模型，通过预测未来的触觉状态来指导动作生成。该模型通过双向交叉注意力将最近的触觉观察编码为时间表示，并与视觉-语言特征融合。最终，融合的多模态表示和预测的未来触觉状态被输入到VLA主干中以条件化动作生成。在四个真实世界的接触丰富操控任务中，ForeTac-VLA的平均成功率达到95%，比微调的VLA模型提高了36.25个百分点，且在低光照和视觉杂乱条件下也保持了强劲的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉-语言-动作模型在接触丰富环境中对视觉信息依赖过强的问题，导致在不可视的物理交互状态下表现不佳。

核心思路：ForeTac-VLA通过预测未来的触觉状态，结合当前的触觉和视觉-语言信息，来指导机器人动作生成，从而提高在复杂环境中的操控能力。

技术框架：该模型主要由三个模块组成：触觉观察编码模块、双向交叉注意力融合模块和基于变换器的预测模块。触觉观察被编码为时间表示，并与视觉-语言特征融合，随后预测未来的触觉状态。

关键创新：ForeTac-VLA的核心创新在于其预测模块，能够在动作生成过程中考虑未来的触觉状态，这与传统的反应性模型形成了鲜明对比。

关键设计：模型采用双向交叉注意力机制来融合多模态信息，并在训练过程中使用了真实值到预测值的课程学习策略，以应对早期预测不可靠的问题。具体的损失函数和网络结构设计未在摘要中详细说明，需参考原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ForeTac-VLA在四个接触丰富的操控任务中实现了95%的平均成功率，较微调的VLA模型提高了36.25个百分点，且在低光照和视觉杂乱条件下表现依然优异，展示了其强大的鲁棒性和适应性。

🎯 应用场景

ForeTac-VLA模型具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要精确操控的机器人任务，如工业自动化、服务机器人和医疗辅助设备等。通过提高机器人在复杂环境中的适应能力，该研究能够推动智能机器人在实际应用中的普及与发展。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action (VLA) models have demonstrated strong capabilities in robotic manipulation, yet their reliance on visual perception limits robustness in contact-rich environments, where critical physical interaction states may not be visually observable. Existing tactile-enhanced VLA methods improve physical grounding using observed tactile feedback, but most remain largely reactive rather than explicitly modeling how contact may evolve. Therefore, we propose ForeTac-VLA, a forecasting-based tactile-vision-language fusion model that predicts future tactile states to guide action generation. Specifically, ForeTac-VLA encodes recent tactile observations into temporal representations and integrates them with vision-language features through bidirectional cross-attention. Further, a transformer-based forecasting module predicts multi-step future tactile states, enabling the model to reason jointly over observed and anticipated contact. Finally, the fused multimodal representations and predicted future tactile states are fed into the VLA backbone to condition action generation. To stabilize training, a ground-truth-to-prediction curriculum is employed when early forecasts are unreliable. Across four real-world contact-rich manipulation tasks, ForeTac-VLA achieves an average success rate of 95%, outperforming the fine-tuned VLA model by 36.25 percentage points and state-of-the-art tactile-enhanced VLA baselines by over 22 percentage points. ForeTac-VLA also maintains strong performance under low-illumination and visually cluttered conditions. Video demonstrations can be found on https://foretac-vla.github.io/