Learning Tactile-Aware Hand Representations from Human Hand-Object Interaction Data

📄 arXiv: 2610.27995v1 📥 PDF

作者: Yeonguk Yu, Jaehong Kim, Byungok Han

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-10-20

备注: 9 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出HuTact框架以利用人手物体交互数据提升机器人触觉学习

🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 触觉学习 人机交互 机器人抓取 数据效率 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的触觉表示学习方法依赖于大量的机器人数据收集，导致其在不同平台间的可扩展性受限。
  2. HuTact框架通过利用人类手物体交互数据进行预训练，避免了对真实触觉信号的依赖，从而提升了触觉学习的效率。
  3. HuTact在抓取预测任务中实现了88.26%的Macro-F1分数，仅使用25%的标记数据，表现与全量数据训练相当，显示出显著的数据效率提升。

📝 摘要（中文）

在灵巧操作中，触觉表示学习通常需要大量的机器人端数据收集，这限制了其在不同手部和传感器间的可扩展性。本文探讨了大规模人手物体交互数据是否可以为机器人触觉学习提供有用的先验知识。为此，我们提出了HuTact框架，该框架从人类HOI数据中预训练触觉感知手部表示，而无需在预训练期间获取真实的触觉信号。HuTact将人类手部运动学习到的交互结构转移到机器人触觉观察中，并可以通过少量未标记的机器人交互数据进一步适应。我们在抓取预测、滑动检测、物体分类和触觉条件策略学习等任务上评估了HuTact，结果表明人类HOI预训练提高了数据效率，并为下游学习提供了强有力的初始化。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决触觉表示学习中对大量机器人数据的依赖问题，现有方法在不同手部和传感器间的可扩展性受到限制。

核心思路：HuTact框架的核心思路是利用大规模人类手物体交互数据进行预训练，避免了对真实触觉信号的需求，从而为机器人触觉学习提供有效的先验知识。

技术框架：HuTact的整体架构包括数据收集、预训练、适应性学习三个主要模块。首先，通过人类HOI数据进行预训练，然后将学习到的交互结构转移到机器人触觉观察中，最后通过少量未标记的机器人数据进行适应性学习。

关键创新：HuTact的主要创新在于其能够在没有真实触觉信号的情况下，从人类交互数据中学习触觉表示，这与传统方法依赖于大量机器人数据的方式形成了鲜明对比。

关键设计：在HuTact中，采用了特定的损失函数来优化触觉表示的学习效果，并设计了适应性学习模块，以便在少量未标记数据上进行有效的微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HuTact在抓取预测任务中实现了88.26%的Macro-F1分数，仅使用25%的标记数据，表现与全量数据训练（88.23%）相当，显示出显著的数据效率提升，验证了人类交互数据在机器人触觉学习中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、物体识别和人机交互等。通过利用人类的交互数据，HuTact能够显著提升机器人在复杂环境中的操作能力，未来可能在服务机器人、工业自动化等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Tactile representation learning for dexterous manipulation often requires substantial robot-side data collection, limiting its scalability across different hands and sensors. We explore whether large-scale human hand-object interaction (HOI) data can provide a useful prior for robotic tactile learning. To this end, we propose HuTact, a framework that pretrains tactile-aware hand representations from human HOI data without requiring real tactile signals during pretraining. HuTact transfers the interaction structure learned from human hand motions to robotic tactile observations and can be further adapted with a small amount of unlabeled robot interaction data. We evaluate HuTact on tactile perception and manipulation tasks, including grasp prediction, slip detection, object classification, and tactile-conditioned policy learning. Across these tasks, human HOI pretraining improves data efficiency and provides a strong initialization for downstream learning. Notably, with HOI pretraining followed by midtraining on unlabeled robot play data, HuTact achieves 88.26% Macro-F1 on grasp prediction using only 25\% of the labeled downstream data, comparable to training from scratch on the full labeled dataset (88.23%). These results suggest that human interaction data can serve as a scalable complementary source for robotic tactile representation learning.