ConViTac: Aligning Visual-Tactile Fusion with Contrastive Representations

📄 arXiv: 2506.20757v1 📥 PDF

作者: Zhiyuan Wu, Yongqiang Zhao, Shan Luo

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-06-25

💡 一句话要点

提出ConViTac以解决视觉触觉融合特征对齐问题

🎯 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: 视觉触觉融合 对比学习 特征对齐 机器人感知 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉触觉融合方法往往依赖直接组合，导致特征整合效果不佳，难以充分利用两种模态的互补信息。
  2. 本文提出的ConViTac网络通过对比嵌入条件机制（CEC）来增强视觉和触觉特征的对齐，利用自监督学习预训练的对比编码器进行统一嵌入。
  3. 实验结果显示，ConViTac在材料分类和抓取预测任务中准确率提高了12.0%，优于当前最先进的方法，验证了CEC机制的有效性。

📝 摘要（中文）

视觉和触觉是机器人感知和操作任务中的两种基本感官模态，提供互补的信息以增强性能。以往研究尝试联合学习视觉触觉表示，但通常依赖于直接组合，如特征相加和拼接，导致特征整合效果不佳。本文提出了ConViTac，一个旨在通过对比表示增强特征对齐的视觉触觉表示学习网络。我们的关键贡献是对比嵌入条件机制（CEC），利用自监督对比学习预训练的对比编码器将视觉和触觉输入投影到统一的潜在嵌入中。这些嵌入通过跨模态注意力实现视觉触觉特征融合，旨在对齐统一表示并提升下游任务的性能。实验结果表明，ConViTac在实际应用中优于当前最先进的方法，CEC机制在材料分类和抓取预测任务中提高了准确率达12.0%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉和触觉模态融合中的特征对齐问题。现有方法通常通过简单的特征组合（如相加或拼接）进行融合，导致信息整合不充分，影响下游任务的性能。

核心思路：提出的ConViTac网络通过对比嵌入条件机制（CEC）来实现视觉和触觉特征的有效对齐。该机制利用自监督对比学习预训练的对比编码器，将不同模态的输入映射到统一的潜在空间，从而增强特征融合的效果。

技术框架：ConViTac的整体架构包括对比编码器、跨模态注意力机制和特征融合模块。首先，通过对比编码器对视觉和触觉输入进行处理，生成统一的潜在嵌入；然后，利用跨模态注意力机制实现特征的有效融合，最后输出用于下游任务的特征表示。

关键创新：最重要的技术创新点是对比嵌入条件机制（CEC），它通过自监督学习预训练的对比编码器来实现模态间的有效对齐。这一方法与传统的特征组合方式有本质区别，能够更好地捕捉模态间的互补信息。

关键设计：在网络设计中，CEC机制的损失函数采用对比损失，以确保不同模态的嵌入在潜在空间中的距离最小化。此外，跨模态注意力机制的参数设置经过优化，以提高特征融合的效果。

📊 实验亮点

在实验中，ConViTac在材料分类和抓取预测任务中相较于当前最先进的方法提高了准确率达12.0%。这一显著的性能提升验证了对比嵌入条件机制（CEC）的有效性，表明该方法在实际应用中的潜力。

🎯 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场景。通过有效融合视觉和触觉信息，ConViTac能够提升机器人在复杂环境中的操作能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，随着技术的进一步发展，ConViTac可能在智能制造、服务机器人等领域发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

Vision and touch are two fundamental sensory modalities for robots, offering complementary information that enhances perception and manipulation tasks. Previous research has attempted to jointly learn visual-tactile representations to extract more meaningful information. However, these approaches often rely on direct combination, such as feature addition and concatenation, for modality fusion, which tend to result in poor feature integration. In this paper, we propose ConViTac, a visual-tactile representation learning network designed to enhance the alignment of features during fusion using contrastive representations. Our key contribution is a Contrastive Embedding Conditioning (CEC) mechanism that leverages a contrastive encoder pretrained through self-supervised contrastive learning to project visual and tactile inputs into unified latent embeddings. These embeddings are used to couple visual-tactile feature fusion through cross-modal attention, aiming at aligning the unified representations and enhancing performance on downstream tasks. We conduct extensive experiments to demonstrate the superiority of ConViTac in real world over current state-of-the-art methods and the effectiveness of our proposed CEC mechanism, which improves accuracy by up to 12.0% in material classification and grasping prediction tasks.