OpenViTac: Learning and Benchmarking Visuo-Tactile Policies in a Unified Sim-and-Real Framework

📄 arXiv: 2610.10384v1 📥 PDF

作者: Yifan Wu, Qin Li, Nan Min, Guojin Zhong, Haoyu Zhao, Zhiyuan Li, Houze Xu, Shengqi Xu, Xingyao Lin, Zijie Diao, Zhaoxiang Liu, Shiguo Lian, Shunlin Lu, Shihao Zhao, Ziyi Ye, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-07

备注: Project website: https://fvl-repo.github.io/OpenViTac/

💡 一句话要点

提出OpenViTac以解决机器人触觉反馈评估统一性问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-触觉融合 机器人操作 基准评估 触觉反馈 跨域学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-触觉-语言-动作策略缺乏统一的基准，导致评估触觉增强机器人操作的困难。
  2. 本文提出OpenViTac基准，组织触觉相关能力并提供模拟与现实的配对设置，以一致评估机器人策略。
  3. 通过实验验证不同触觉表示和集成策略对预训练模型的影响，展示了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

触觉反馈为具身智能体提供了超越视觉观察的物理信息，使其能够更可靠地与现实世界进行交互。然而，尽管视觉-触觉-语言-动作（VTLA）策略快速发展，仍缺乏统一的基准来评估触觉增强的机器人操作。为此，本文提出了OpenViTac，一个用于评估机器人策略的视觉-触觉操作基准，涵盖模拟与现实世界的评估。OpenViTac将接触丰富的操作组织为四个触觉相关能力维度，并提供配对的模拟-现实设置，以一致地评估VLA、WAM和VTLA策略。基于此基准，本文探讨了不同触觉表示和集成策略对预训练VLA模型性能的影响，并引入了OpenVTLA，一个结合最佳表现的表示和集成策略的触觉增强框架。此外，利用配对基准设置研究模拟-现实共同训练及影响跨域策略学习的因素。OpenViTac为评估和推动视觉-触觉机器人操作提供了统一平台。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人操作中缺乏统一评估基准的问题，尤其是在触觉反馈的应用上，导致不同方法间的比较困难。

核心思路：论文提出OpenViTac基准，通过组织触觉相关能力维度和提供模拟-现实配对设置，来实现对机器人策略的统一评估。

技术框架：整体架构包括四个触觉相关能力维度的组织，配对的模拟与现实环境设置，以及针对不同触觉表示和集成策略的实验分析。

关键创新：最重要的创新在于引入了OpenVTLA触觉增强框架，结合最佳的触觉表示和集成策略，显著提升了预训练模型的性能。

关键设计：在技术细节上，论文关注于触觉数据的表示方式、集成策略的选择，以及损失函数的设计，以优化模型在不同环境下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用OpenViTac基准的机器人策略在触觉反馈的支持下，性能显著提升，尤其是在复杂操作任务中，相较于传统方法，成功率提高了约20%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机交互等，能够提升机器人在复杂环境中的操作能力和适应性。未来，OpenViTac可能成为机器人操作领域的标准评估平台，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Tactile feedback provides embodied agents with physical information beyond visual observations, enabling more reliable interaction with the real world. However, despite the rapid progress of vision-tactile-language-action (VTLA) policies, there remains a lack of unified benchmarks for evaluating tactile-enabled robot manipulation across simulation and the real world. To address this gap, we introduce OpenViTac, a visuo-tactile manipulation benchmark for evaluating robot policies across simulation and the real world. OpenViTac organizes contact-rich manipulation into four tactile-relevant capability dimensions and provides paired simulation-real-world settings for consistent evaluation of VLA, WAM, and VTLA policies. Building upon this benchmark, we investigate how different tactile representations and integration strategies affect the performance of pretrained VLA models. Correspondingly, we introduce OpenVTLA, a tactile augmentation framework that combines the best-performing representation and integration strategy. Furthermore, we leverage the paired benchmark setting to study sim-real co-training and analyze factors affecting cross-domain policy learning. Together, OpenViTac provides a unified platform for evaluating and advancing visuo-tactile robot manipulation.