ForeTac: Predictive Contact Guidance for Generative Robot Policies

📄 arXiv: 2610.18118v1 📥 PDF

作者: Zhiyuan Chen, Shuai Chen, Haoran Zhou, Yizhe Zhao, Kaiyuan Yang, Zhixiang Duan, Shaoqing Xu, Ran Cao, Diyun Xiang, Yangwei You

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-13

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ForeTac以解决接触丰富操作中的反馈延迟问题

🎯 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: 接触丰富操作 触觉反馈 生成策略 机器人技术 预测模型 接触质量评估 任务成功率 物理交互

📋 核心要点

  1. 现有方法在接触丰富的操作中面临反馈延迟和接触质量评估不足的挑战，导致操作失败率高。
  2. ForeTac通过建立表示-预测-评估-指导的循环框架，利用触觉状态预测候选动作的触觉后果，从而优化动作生成。
  3. 实验结果表明，ForeTac在四个真实机器人任务中的平均任务成功率从36.3%提升至71.3%，接触成功率从20.0%提升至66.3%。

📝 摘要（中文）

在接触丰富的操作中，视觉相似的动作可能导致接触丢失、卡滞、滑动或不可逆损坏，而触觉反馈可能在关键转折后才到达。因此，生成策略需要预测和评估候选动作是否会产生理想的接触结果，并在执行前调整动作生成。本文提出了ForeTac，一个预测接触指导框架，组织为表示-预测-评估-指导循环。ForeTac编码当前的触觉状态，预测候选动作序列的触觉后果，并使用从成功和失败的物理交互中学习的接触质量目标评估预测轨迹。在部署时，其梯度通过触觉预测器传播，以指导动作生成，同时预训练模型参数保持不变。我们在四个真实机器人任务上评估ForeTac，结果显示其成功率显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决接触丰富操作中由于反馈延迟导致的接触丢失和操作失败的问题。现有方法往往依赖视觉信息，无法有效评估接触质量，导致高失败率。

核心思路：ForeTac的核心思路是通过预测触觉后果来指导动作生成，确保在执行前能够评估候选动作的接触质量，从而提高操作的成功率。

技术框架：ForeTac的整体架构包括四个主要模块：表示模块用于编码当前触觉状态，预测模块用于预测候选动作的触觉后果，评估模块用于评估预测轨迹的接触质量，指导模块则根据评估结果调整动作生成。

关键创新：ForeTac的主要创新在于其预测接触质量的能力，通过学习成功与失败的物理交互，能够在执行前有效评估候选动作的接触效果，这与传统的视觉驱动方法有本质区别。

关键设计：在设计中，ForeTac使用了特定的损失函数来优化接触质量评估，并采用了预训练的触觉预测模型，确保在部署时模型参数保持不变，以提高稳定性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ForeTac在四个真实机器人任务中的平均任务成功率从36.3%提升至71.3%，接触成功率从20.0%提升至66.3%，相较于仅依赖视觉的Diffusion Policy，表现出显著的性能提升。

🎯 应用场景

ForeTac的研究成果在机器人操作、自动化制造、服务机器人等领域具有广泛的应用潜力。通过提高接触操作的成功率，ForeTac可以显著提升机器人在复杂环境中的适应能力，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Visually similar actions can produce contact loss, jamming, slippage, or irreversible damage, while tactile feedback may arrive after a critical transition. Contact-rich manipulation therefore requires generative policies to anticipate and evaluate whether candidate actions will produce desirable contact outcomes, then adjust action generation before execution. We present ForeTac, a predictive contact-guidance framework organized as a represent-predict-evaluate-guide loop. ForeTac encodes the current tactile state, predicts the tactile consequences of a candidate action sequence, and evaluates the predicted trajectory using a contact-quality objective learned from successful and failed physical interactions. At deployment, its gradient propagates through the tactile predictor to guide action generation while the pretrained model parameters remain frozen. We evaluate ForeTac on four real-robot tasks (planar and curved-surface wiping, card swiping, and fragile-object grasping) with diffusion and flow-matching policies. Across these tasks, ForeTac raises the average task success rate from 36.3% to 71.3% and the average contact success rate (CSR) from 20.0% to 66.3% compared with vision-only Diffusion Policy. Component analyses support the tactile representation and action-conditioned foresight, and show that predicted touch preserves contact-quality ordering. Project page: https://foretac.github.io/.