ContactWorld: What Matters in Vision-Tactile World Models for Contact-Rich Manipulation
作者: Zhiyuan Zhang, Pokuang Zhou, Kaidi Zhang, Adeesh Desai, Temitope Amosa, Davood Soleymanzadeh, Jiuzhou Lei, Minghui Zheng, Yu She
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-11
备注: 32 pages, 12 figures, supplementary material included
💡 一句话要点
提出ContactWorld以解决接触丰富操控中的世界建模问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 接触丰富操控 世界模型 多模态传感 点云观察 触觉力场 长期规划 机器人技术
📋 核心要点
- 现有方法在接触丰富操控中缺乏有效的世界模型，难以处理复杂的接触动态和长期规划。
- 本文提出ContactWorld基准，通过系统实证研究探索视觉-触觉世界模型的表示特性，强调空间结构和时间连续性。
- 实验结果显示，点云观察显著提升规划成功率，结合触觉力场表示后性能进一步提升，显示出多模态融合的重要性。
📝 摘要（中文）
接触丰富的操控需要世界模型能够基于多模态传感器观察推理复杂的接触动态。然而，哪些表示特性能够有效支持接触丰富环境中的长期规划仍不明确。本文提出了ContactWorld，一个涵盖12个接触丰富操控任务的基准和系统实证研究。通过广泛实验，我们发现空间结构化和时间连续性的表示在规划性能上表现最佳。特别是，点云观察将平均规划成功率从20.7%（腕部视角）和22.0%（前视角）提升至32.1%。此外，触觉传感的有效性依赖于跨模态表示的兼容性，而不仅仅是模态缩放。结合点云观察与触觉力场表示，进一步将性能提升至36.1%，在所有评估任务中表现最佳。研究结果强调了表示结构、多模态兼容性和长期鲁棒性在接触丰富机器人操控中的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决接触丰富操控中世界模型的构建问题，现有方法在处理复杂接触动态和长期规划时表现不足，导致规划成功率低下。
核心思路：论文提出通过构建具有空间结构和时间连续性的视觉-触觉世界模型，来提高接触丰富操控的规划性能，强调多模态传感器数据的兼容性。
技术框架：整体架构包括数据采集、模型训练和规划三个主要模块。数据采集阶段使用多模态传感器获取视觉和触觉信息，模型训练阶段则通过优化算法提升模型的表现，最后在规划阶段进行任务执行。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了结合点云观察与触觉力场表示的模型，这种设计能够更好地保留空间结构和交互动态，与传统方法相比，显著提升了规划性能。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化多模态数据的融合效果，并在网络结构中引入了注意力机制，以增强模型对重要特征的关注。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用点云观察将规划成功率从20.7%和22.0%提升至32.1%，而结合触觉力场表示后，性能进一步提升至36.1%。这些结果表明，空间结构和多模态兼容性在长期规划中的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、装配和拆卸等接触丰富的操控任务。通过提升机器人在复杂环境中的操作能力，能够在制造业、服务业和家庭自动化等多个领域产生实际价值，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Contact-rich manipulation requires world models to reason over complex contact dynamics from multimodal sensory observations. However, it remains unclear which representation properties fundamentally support stable long-horizon planning in contact-rich settings. In this paper, we present ContactWorld, a benchmark and systematic empirical study of vision-tactile world models spanning 12 contact-rich manipulation tasks, including insertion, disassembly, screwing, and exploratory interaction. Across extensive experiments, we find that representations that are both spatially structured and temporally continuous consistently achieve the strongest planning performance. In particular, point-cloud observations improve average planning success rates from 20.7% with wrist-view observations and 22.0% with front-view observations to 32.1%. We further find that the effectiveness of tactile sensing depends critically on cross-modal representation compatibility rather than modality scaling alone. Combining point-cloud observations with tactile force-field representations, which preserve richer spatial structure and interaction dynamics, further improves performance to 36.1%, yielding the strongest overall planning performance across all evaluated tasks. Moreover, tactile sensing becomes increasingly important under long-horizon planning objectives, where compounding prediction errors and contact uncertainty accumulate over time. Together, these findings highlight the importance of representation structure, multimodal compatibility, and long-horizon robustness in vision-tactile world models for contact-rich robotic manipulation.