Tactile Beyond Pixels: Multisensory Touch Representations for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2506.14754v1 📥 PDF

作者: Carolina Higuera, Akash Sharma, Taosha Fan, Chaithanya Krishna Bodduluri, Byron Boots, Michael Kaess, Mike Lambeta, Tingfan Wu, Zixi Liu, Francois Robert Hogan, Mustafa Mukadam

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-17

💡 一句话要点

提出Sparsh-X以解决机器人触觉感知不足问题

🎯 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: 多模态融合 触觉感知 自监督学习 机器人操作 物理属性识别

📋 核心要点

  1. 现有的机器人触觉感知方法往往依赖单一模态，导致信息获取不足，影响操作性能。
  2. Sparsh-X通过融合图像、音频、运动和压力四种触觉模态，利用自监督学习构建统一的触觉表示。
  3. 实验结果显示，Sparsh-X在策略成功率上提升了63%，在物体状态恢复的鲁棒性上提升了90%。

📝 摘要（中文）

我们提出了Sparsh-X，这是首个跨越四种触觉模态（图像、音频、运动和压力）的多感官触觉表示。Sparsh-X在约100万次接触丰富的交互中训练而成，能够在不同的时间和空间尺度上捕捉互补的触觉信号。通过自监督学习，Sparsh-X将这些模态融合为统一的表示，捕捉对机器人操作任务有用的物理属性。研究表明，Sparsh-X在模仿学习和触觉适应方面显著提高了策略成功率和鲁棒性，展示了多感官预训练在灵巧操作中的优势。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有机器人触觉感知方法中信息获取不足的问题，尤其是依赖单一模态导致的性能瓶颈。现有方法在复杂操作任务中表现不佳，无法充分利用多种触觉信号。

核心思路：论文提出的Sparsh-X通过融合四种触觉模态（图像、音频、运动和压力），利用自监督学习技术，构建一个统一的触觉表示，以捕捉对机器人操作任务有用的物理属性。这样的设计能够有效整合多种信息，提高机器人的感知能力。

技术框架：Sparsh-X的整体架构包括数据采集模块、模态融合模块和任务适应模块。数据采集模块使用Digit 360传感器收集丰富的触觉数据，模态融合模块通过自监督学习将不同模态的信息整合，任务适应模块则用于在特定操作任务中应用融合后的触觉表示。

关键创新：Sparsh-X的主要创新在于首次实现了四种触觉模态的有效融合，显著提升了机器人在复杂环境中的操作能力。这一方法与传统的单模态方法相比，能够更全面地捕捉物理属性。

关键设计：在模型设计中，采用了多模态输入的深度学习网络结构，结合了适应性损失函数以优化不同模态的融合效果。此外，模型的训练过程中使用了大量的接触数据，以确保其在实际应用中的鲁棒性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，Sparsh-X在策略成功率上提升了63%，在物体状态恢复的鲁棒性上提升了90%。此外，Sparsh-X在物理属性识别的准确性上提高了48%，相较于传统的端到端方法，展示了多感官预训练的显著优势。

🎯 应用场景

Sparsh-X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。通过提升机器人对触觉信息的感知能力，能够实现更为精细的操作和更高效的任务执行，未来可能推动智能机器人在复杂环境中的应用和发展。

📄 摘要（原文）

We present Sparsh-X, the first multisensory touch representations across four tactile modalities: image, audio, motion, and pressure. Trained on ~1M contact-rich interactions collected with the Digit 360 sensor, Sparsh-X captures complementary touch signals at diverse temporal and spatial scales. By leveraging self-supervised learning, Sparsh-X fuses these modalities into a unified representation that captures physical properties useful for robot manipulation tasks. We study how to effectively integrate real-world touch representations for both imitation learning and tactile adaptation of sim-trained policies, showing that Sparsh-X boosts policy success rates by 63% over an end-to-end model using tactile images and improves robustness by 90% in recovering object states from touch. Finally, we benchmark Sparsh-X ability to make inferences about physical properties, such as object-action identification, material-quantity estimation, and force estimation. Sparsh-X improves accuracy in characterizing physical properties by 48% compared to end-to-end approaches, demonstrating the advantages of multisensory pretraining for capturing features essential for dexterous manipulation.