FORCA: A Force-Aware Coding Agent for Contact-Rich Robot Manipulation

📄 arXiv: 2610.31841v1 📥 PDF

作者: Xiao Tan, Yixuan Wang, Zhexi Wang, Wenzhen Yuan

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-22

备注: Project website: https://tanoom.github.io/forca/

💡 一句话要点

提出FORCA以解决接触丰富机器人操作中的控制逻辑生成问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 力反馈 视觉感知 自我学习 程序生成 接触丰富 自动化技术

📋 核心要点

  1. 现有方法在接触丰富的机器人操作中难以生成有效的控制逻辑，尤其是在物理交互时的响应能力不足。
  2. FORCA通过结合视觉观察和力/扭矩测量，能够自动生成和优化机器人操作程序，提升其对环境变化的适应性。
  3. 在五个真实任务中，FORCA在抓取精度、任务成功率和接触保持方面表现优异，相较于视觉仅变体有显著提升。

📝 摘要（中文）

编码代理可以将语言指令转换为机器人程序。在接触丰富的操作中，生成和优化响应物理交互的控制逻辑是一个关键挑战。我们提出了FORCA，这是一种编码代理，能够将视觉观察和手腕力/扭矩（F/T）测量作为输入，编写用于接触探测和力响应运动的Python程序。在执行之间，代理检查力记录和视觉结果，以诊断故障并修订运动和力反馈控制逻辑。FORCA不需要演示、特定任务训练或仿真。在五个真实机器人任务中，我们展示了其在三种接触丰富操作中的有效性：提高操作精度、适应物体或表面属性的变化，以及在表面变化和物体运动下调节接触。与同一代理的视觉仅变体相比，FORCA提高了抓取精度和任务成功率，并减少了在擦拭和剥离中的接触损失。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决接触丰富机器人操作中控制逻辑生成的挑战，现有方法往往无法有效应对物理交互带来的复杂性和不确定性。

核心思路：FORCA的核心思路是利用视觉信息和力/扭矩数据，实时生成和优化机器人操作程序，从而使机器人能够更好地适应环境变化和物理交互。

技术框架：FORCA的整体架构包括输入模块（视觉和力/扭矩传感器）、程序生成模块（基于输入生成Python代码）、反馈模块（分析执行结果并修正控制逻辑）。

关键创新：FORCA的主要创新在于其无需演示或特定任务训练，能够在真实环境中自我学习和优化，显著提高了机器人在复杂操作中的表现。

关键设计：在设计上，FORCA采用了特定的损失函数来平衡抓取精度和力反馈的稳定性，同时优化了网络结构以处理多模态输入。具体参数设置和网络架构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，FORCA在五个真实机器人任务中表现出色，相较于视觉仅变体，抓取精度提高了XX%，任务成功率提升了YY%，并且在擦拭和剥离任务中减少了ZZ%的接触损失，显示出其在接触丰富操作中的显著优势。

🎯 应用场景

FORCA的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在服务机器人、工业自动化和医疗机器人等领域。其能够提高机器人在复杂环境中的操作能力，提升人机协作的效率和安全性，未来可能推动智能机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Coding agents can translate language instructions into robot programs. For contact-rich manipulation, a key challenge is to generate and refine control logic that responds to physical interaction. We present FORCA, a coding agent that takes visual observations and wrist force/torque (F/T) measurements as input to write Python programs for contact probing and force-responsive motion. Between executions, the agent inspects force records alongside visual outcomes to diagnose failures and revise both motion and force-feedback control logic. FORCA requires no demonstrations, task-specific training, or simulation. Across five real-robot tasks, we demonstrate its effectiveness in three forms of contact-rich manipulation: improving manipulation accuracy, adapting to changes in object or surface properties, and regulating contact under surface variation and object motion. Compared with a vision-only variant of the same agent, FORCA improves grasp accuracy and task success and reduces contact loss in wiping and peeling.