CableVLA: Simulation-Privileged Global-Local Representation Learning for Cable Routing

📄 arXiv: 2609.25606v1 📥 PDF

作者: Zhifei Teng, Bo Feng, Xiang Zou, Jinpeng Xiao, Min Li, Zhouping Yin, Yiqun Li

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-22

💡 一句话要点

提出CableVLA以解决电缆布线中的全局与局部表示学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电缆布线 多模态学习 视觉-语言-动作 模拟特权监督 触觉表示 机器人控制 动态识别

📋 核心要点

  1. 电缆布线面临全局拓扑与局部接触协调控制的挑战，现有方法在处理动态变化时效果不佳。
  2. CableVLA通过引入TopoHead和TacSense模块，利用模拟特权监督学习电缆拓扑和触觉表示，提升了控制精度。
  3. 在345次MuJoCo评估中，CableVLA的成功率从62.6%提升至84.9%，显示出显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

电缆布线需要协调控制全局电缆拓扑和变化的局部接触。我们提出了CableVLA，一个端到端的多模态视觉-语言-动作框架，将模拟特权监督转化为可部署的电缆拓扑和触觉表示。TopoHead提炼节点级物理和当前及未来电缆拓扑信息，为动作专家提供因果视觉上下文。TacSense通过互补的帧和触觉分支，从电阻阵列中学习接触动态，利用模拟器导出的运动学和接触事件提供超出测量力图的监督。在345次MuJoCo评估中，CableVLA的成功率从62.6%提升至84.9%。TacSense在滑移过渡识别方面相较于具有相似参数数量的CNN-LSTM基线取得显著提升，并且这种优势在冻结编码器探测下依然存在。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决电缆布线中全局拓扑与局部接触动态的协调控制问题。现有方法在处理复杂的电缆布线任务时，往往无法有效捕捉动态变化，导致成功率低下。

核心思路：CableVLA框架通过结合视觉、语言和动作信息，利用模拟特权监督来学习电缆的全局拓扑和局部触觉表示，从而提高控制的准确性和灵活性。

技术框架：CableVLA的整体架构包括两个主要模块：TopoHead和TacSense。TopoHead负责提炼节点级物理信息和电缆拓扑，而TacSense则通过互补的帧和触觉分支学习接触动态。

关键创新：最重要的创新在于将模拟器导出的运动学和接触事件用于监督学习，超越了传统方法的测量力图，显著提升了电缆布线的成功率和识别能力。

关键设计：在设计中，TacSense使用了互补的帧和触觉分支，结合了电阻阵列的反馈信息。同时，接触门激活力-触觉残差，以优化后续的手臂和夹具动作，确保在冻结拓扑条件下的策略适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在345次MuJoCo评估中，CableVLA的成功率从62.6%提升至84.9%，显示出显著的性能提升。同时，TacSense在滑移过渡识别方面相较于CNN-LSTM基线取得了明显的优势，且在冻结编码器探测下保持了这一优势。

🎯 应用场景

CableVLA的研究成果在自动化电缆布线、机器人抓取和操作等领域具有广泛的应用潜力。通过提高电缆布线的成功率和灵活性，该技术可以显著提升工业自动化水平，减少人工干预，提高生产效率。

📄 摘要（原文）

Cable routing requires coordinated control of global cable topology and changing local contacts. We present CableVLA, an end-to-end multimodal vision-language-action framework that converts simulation-privileged supervision into deployable cable-topology and tactile representations. TopoHead distills node-level physics and current and future cable-topology information into causal visual context for the action expert. TacSense uses complementary frame and taxel branches to learn contact dynamics from resistive arrays, with simulator-derived kinematics and contact events providing supervision beyond the measured force map. A contact gate activates force-tactile residuals that refine the next 8 arm-and-gripper actions of a frozen topology-conditioned policy. Across 345 MuJoCo evaluations, CableVLA improves success from 62.6% for the $π_{0.5}$-V visual baseline to 84.9%. TacSense achieves pronounced gains in slip-transition recognition over a CNN-LSTM baseline with a similar parameter count, and this advantage persists under frozen-encoder probes. Topology prediction and 57-task tactile evaluations assess representation quality, while policy adaptation studies evaluate downstream control performance. Cross-simulator and real-robot comparisons further examine zero-shot policy transfer under changes in dynamics and sensing.