FR-VLA: Implicit Force Reasoning VLA for Contact-Rich Manipulation

📄 arXiv: 2610.25981v1 📥 PDF

作者: Jiaju He, Zhiyuan Yang, Ruyang Han, Jiahong Tang, Zhiping Lin, Haiyue Zhu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-19

备注: Accepted to CoRL 2026

💡 一句话要点

提出FR-VLA以解决机器人操作中的力感知问题

🎯 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 力感知 机器人操作 多模态融合 动态交互

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作模型在处理力感知时存在不足，未能有效确定物理反馈与当前任务的相关性。
  2. FR-VLA提出了一种视觉-语言力推理模型，通过可学习的力查询标记生成力接纳信号，从而提高动作生成的准确性。
  3. 在真实世界的实验中，FR-VLA在多个接触丰富任务中表现优异，成功率显著高于现有方法。

📝 摘要（中文）

将力感知整合到视觉-语言-动作（VLA）模型中，不仅需要将扭矩测量作为额外模态编码，还需确定物理交互对机器人动作生成的影响程度。现有的VLA方法通常通过固定路径注入力，而未明确何时与当前动作相关。FR-VLA通过视觉-语言力推理模型填补了这一空白，利用可学习的力查询标记生成基于视觉-语言上下文的力接纳信号，并通过该信号调节外部标记化力路径以生成动作。在对两个机器人平台上进行的五个接触丰富任务的真实世界实验中，FR-VLA在六个评估阶段中实现了最高的平均成功率，轨迹可视化显示其力接纳在交互阶段中有所变化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有视觉-语言-动作（VLA）模型在力感知整合中的不足，特别是如何有效判断物理交互对动作生成的影响。现有方法通常通过固定路径注入力，缺乏动态相关性判断。

核心思路：FR-VLA的核心思路是引入一个中间的力相关性机制，使视觉-语言上下文能够估计物理反馈与当前任务的相关性，从而在适当时机将力信息引入动作生成路径。

技术框架：FR-VLA的整体架构包括视觉-语言输入模块、力查询标记生成模块和外部标记化力路径。首先，模型接收视觉和语言信息，随后生成力接纳信号，最后通过调节力路径来生成相应的动作。

关键创新：FR-VLA的主要创新在于引入了可学习的力查询标记，这一设计使得力接纳信号能够根据视觉-语言上下文动态调整，显著提升了动作生成的灵活性和准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化力接纳信号的生成，同时在网络结构上引入了多层次的特征提取模块，以增强模型对复杂交互场景的适应能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在五个接触丰富的任务中，FR-VLA在六个评估阶段中实现了最高的平均成功率，具体数据未提供。实验结果表明，FR-VLA的力接纳信号能够根据交互阶段的不同而变化，显示出其在动态环境中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人形机器人、自动化制造和服务机器人等，能够在复杂的物理交互环境中提高机器人操作的智能化水平。未来，FR-VLA有望推动更广泛的机器人应用，提升其在动态环境中的适应能力和效率。

📄 摘要（原文）

Integrating force awareness into Vision-Language-Action (VLA) models involves not merely encoding wrench measurements as an additional modality, but determining when and how strongly physical interaction should influence robot action generation. Existing VLAs that use force typically inject it through a fixed pathway, without explicitly determining when it is relevant to the current action. This calls for an intermediate force relevance mechanism inside the VLA, in which visual-language context estimates the relevance of physical feedback to the current task before force enters the action pathway. FR-VLA addresses this gap with a Vision-Language Force-Reasoning Model that uses learnable force query tokens to derive a force admission signal grounded in visual-language context, and uses this signal to modulate an external tokenized force pathway for action generation. In real-world experiments on five contact-rich tasks across two robotic platforms, FR-VLA achieves the highest mean success rate over six evaluated stages, and trajectory visualizations show that its force admission varies with the interaction phase.