TA-VLA: Elucidating the Design Space of Torque-aware Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2509.07962v1 📥 PDF

作者: Zongzheng Zhang, Haobo Xu, Zhuo Yang, Chenghao Yue, Zehao Lin, Huan-ang Gao, Ziwei Wang, Hao Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-09

备注: Accepted to CoRL 2025, project page: \url{https://zzongzheng0918.github.io/Torque-Aware-VLA.github.io/}

💡 一句话要点

提出扭矩感知视觉-语言-动作模型(TA-VLA)，提升机器人操作中力觉反馈的利用率。

🎯 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-动作模型 机器人操作 力觉反馈 扭矩感知 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型难以有效整合力觉反馈（如扭矩），限制了其在复杂机器人操作任务中的应用。
  2. 通过系统研究扭矩信号在VLA架构中的集成方式，提出扭矩感知VLA模型(TA-VLA)。
  3. 实验表明，在解码器中引入扭矩适配器，并预测扭矩作为辅助输出，能显著提升模型性能。

📝 摘要（中文）

许多机器人操作任务需要感知和响应力信号，例如扭矩，以评估任务是否成功完成并实现闭环控制。然而，当前的视觉-语言-动作（VLA）模型缺乏整合这种细微物理反馈的能力。本文探索了扭矩感知VLA模型，旨在通过系统地研究将扭矩信号整合到现有VLA架构中的设计空间来弥合这一差距。我们识别并评估了几种策略，得出了三个关键发现。首先，将扭矩适配器引入解码器始终优于将其插入编码器。其次，受自动驾驶中联合预测和规划范式的启发，我们提出预测扭矩作为辅助输出，这进一步提高了性能。这种策略鼓励模型构建一个物理上扎根的交互动力学内部表示。通过丰富的接触操作基准的广泛定量和定性实验验证了我们的发现。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言-动作（VLA）模型在处理需要精细力觉反馈的机器人操作任务时存在不足。这些任务通常依赖于扭矩等力信号来判断任务完成情况和实现闭环控制。然而，现有模型无法有效地利用这些物理信号，导致操作精度和鲁棒性下降。因此，论文旨在解决VLA模型缺乏力觉感知能力的问题。

核心思路：论文的核心思路是通过将扭矩信号显式地整合到VLA模型的架构中，使其能够学习和利用这些信号来提高操作性能。具体来说，论文探索了不同的扭矩信号集成策略，并发现将扭矩信息融入解码器以及预测扭矩作为辅助任务能够有效提升模型的性能。这种方法鼓励模型学习物理上合理的交互动力学表示。

技术框架：TA-VLA模型的整体框架基于现有的VLA架构，并在此基础上引入了扭矩感知模块。该框架主要包括以下几个部分：1) 视觉编码器：用于提取图像特征；2) 语言编码器：用于提取语言指令特征；3) 扭矩适配器：用于将扭矩信号融入视觉和语言特征；4) 动作解码器：用于生成机器人动作；5) 扭矩预测模块：用于预测扭矩信号作为辅助输出。论文重点研究了扭矩适配器的位置（编码器 vs 解码器）和扭矩预测模块的作用。

关键创新：论文的关键创新在于系统地探索了扭矩信号在VLA模型中的集成方式，并提出了有效的集成策略。具体来说，论文发现将扭矩适配器放置在解码器中能够更好地利用扭矩信息，并且通过预测扭矩作为辅助任务，可以提高模型对交互动力学的理解。此外，论文还通过大量的实验验证了所提出方法的有效性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 扭矩适配器的位置：实验对比了将扭矩适配器放置在编码器和解码器中的性能差异，发现放置在解码器中效果更好。2) 扭矩预测模块：通过添加一个额外的损失函数来鼓励模型预测扭矩信号，从而提高模型对交互动力学的理解。3) 损失函数：使用了动作预测损失和扭矩预测损失的加权和作为总损失函数，通过调整权重来平衡两个任务的重要性。

📊 实验亮点

实验结果表明，将扭矩适配器引入解码器始终优于将其插入编码器。此外，通过预测扭矩作为辅助输出，模型性能得到进一步提升。在接触操作基准测试中，TA-VLA模型在多个指标上均优于现有VLA模型，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要精细力觉控制的机器人操作任务，例如装配、抓取、打磨等。通过提升机器人对力觉反馈的利用率，可以提高操作的精度、稳定性和安全性。未来，该技术有望应用于自动化生产线、医疗机器人、服务机器人等领域，实现更智能、更可靠的机器人操作。

📄 摘要（原文）

Many robotic manipulation tasks require sensing and responding to force signals such as torque to assess whether the task has been successfully completed and to enable closed-loop control. However, current Vision-Language-Action (VLA) models lack the ability to integrate such subtle physical feedback. In this work, we explore Torque-aware VLA models, aiming to bridge this gap by systematically studying the design space for incorporating torque signals into existing VLA architectures. We identify and evaluate several strategies, leading to three key findings. First, introducing torque adapters into the decoder consistently outperforms inserting them into the encoder.Third, inspired by joint prediction and planning paradigms in autonomous driving, we propose predicting torque as an auxiliary output, which further improves performance. This strategy encourages the model to build a physically grounded internal representation of interaction dynamics. Extensive quantitative and qualitative experiments across contact-rich manipulation benchmarks validate our findings.