ViTacGen: Robotic Pushing with Vision-to-Touch Generation

📄 arXiv: 2510.14117v2 📥 PDF

作者: Zhiyuan Wu, Yijiong Lin, Yongqiang Zhao, Xuyang Zhang, Zhuo Chen, Nathan Lepora, Shan Luo

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-15 (更新: 2025-10-23)

💡 一句话要点

ViTacGen：基于视觉到触觉生成的机器人推物操作框架

🎯 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: 机器人推物 视觉触觉融合 视觉到触觉生成 强化学习 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人推物操作依赖昂贵的触觉传感器，或面临视觉策略性能不足的挑战。
  2. ViTacGen通过视觉到触觉生成，将视觉信息转化为触觉表征，用于强化学习，无需真实触觉传感器。
  3. 实验表明，ViTacGen在仿真和真实环境中均表现出色，推物成功率高达86%。

📝 摘要（中文）

机器人推物操作是一项基础操作任务，需要触觉反馈来捕捉末端执行器和物体之间细微的接触力和动力学。然而，真实的触觉传感器通常面临高成本、易损坏等硬件限制，以及校准和不同传感器之间差异的部署挑战，而仅使用视觉的策略难以获得令人满意的性能。受到人类从视觉推断触觉状态能力的启发，我们提出了ViTacGen，一种新颖的机器人操作框架，专为视觉机器人推物而设计，通过强化学习中的视觉到触觉生成来消除对高分辨率真实触觉传感器的依赖，从而在仅视觉机器人系统上实现有效的零样本部署。具体来说，ViTacGen包含一个编码器-解码器视觉到触觉生成网络，该网络直接从视觉图像序列生成接触深度图像（一种标准化的触觉表示），然后是一个强化学习策略，该策略基于视觉和生成的触觉观测，通过对比学习融合视觉-触觉数据。我们在仿真和真实世界实验中验证了我们方法的有效性，证明了其卓越的性能，并实现了高达86%的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：机器人推物操作需要精确的触觉反馈，但现有触觉传感器成本高昂、易损坏，且部署校准困难。仅依赖视觉信息的策略难以捕捉物体间的细微接触，导致性能不佳。因此，如何在缺乏可靠触觉传感器的情况下，实现高性能的机器人推物操作是一个关键问题。

核心思路：ViTacGen的核心思路是模仿人类从视觉推断触觉的能力，通过视觉信息生成触觉表征，从而在强化学习中利用视觉和生成的触觉信息进行策略学习。这种方法避免了对真实触觉传感器的依赖，降低了成本和部署难度。

技术框架：ViTacGen框架包含两个主要模块：视觉到触觉生成网络和强化学习策略。首先，视觉到触觉生成网络（一个编码器-解码器结构）从视觉图像序列中生成接触深度图像，作为标准化的触觉表示。然后，强化学习策略将视觉信息和生成的触觉信息融合，通过对比学习的方式进行训练，最终学习到有效的推物策略。

关键创新：ViTacGen的关键创新在于利用视觉信息生成触觉表征，并将其与视觉信息融合，用于强化学习。这种方法将视觉和触觉信息结合起来，克服了仅使用视觉信息的局限性，同时避免了对真实触觉传感器的依赖。通过对比学习，模型能够更好地理解视觉和触觉信息之间的关系，从而提高策略的泛化能力。

关键设计：视觉到触觉生成网络采用编码器-解码器结构，编码器提取视觉特征，解码器生成接触深度图像。强化学习策略使用对比学习损失，鼓励模型学习视觉和生成的触觉信息之间的共同表示。具体的网络结构和参数设置（如卷积核大小、层数等）以及对比学习的温度参数等细节，需要在实验中进行调整和优化。

📊 实验亮点

ViTacGen在仿真和真实世界实验中均取得了显著成果。在真实机器人推物任务中，ViTacGen的成功率高达86%，显著优于仅使用视觉信息的基线方法。实验结果表明，通过视觉到触觉生成，ViTacGen能够有效地提升机器人推物操作的性能和鲁棒性。

🎯 应用场景

ViTacGen具有广泛的应用前景，可应用于工业自动化、物流分拣、家庭服务等领域。例如，在复杂环境下进行物体操作的机器人，可以利用ViTacGen在缺乏触觉传感器的情况下，实现精确的物体抓取和放置。该研究降低了机器人操作对硬件的依赖，促进了低成本、高鲁棒性机器人系统的发展。

📄 摘要（原文）

Robotic pushing is a fundamental manipulation task that requires tactile feedback to capture subtle contact forces and dynamics between the end-effector and the object. However, real tactile sensors often face hardware limitations such as high costs and fragility, and deployment challenges involving calibration and variations between different sensors, while vision-only policies struggle with satisfactory performance. Inspired by humans' ability to infer tactile states from vision, we propose ViTacGen, a novel robot manipulation framework designed for visual robotic pushing with vision-to-touch generation in reinforcement learning to eliminate the reliance on high-resolution real tactile sensors, enabling effective zero-shot deployment on visual-only robotic systems. Specifically, ViTacGen consists of an encoder-decoder vision-to-touch generation network that generates contact depth images, a standardized tactile representation, directly from visual image sequence, followed by a reinforcement learning policy that fuses visual-tactile data with contrastive learning based on visual and generated tactile observations. We validate the effectiveness of our approach in both simulation and real world experiments, demonstrating its superior performance and achieving a success rate of up to 86\%.