TactSpace: Learning a Physics-enriched Shared Latent Space for Tactile Sim-to-Real Transfer
作者: Arunim Joarder, Arjun Bhardwaj, René Zurbrügg, Mayank Mittal, Florin Püntener, Sira Bielefeldt, Cosmin Roman, Vaishakh Patil, Marco Hutter
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-17
备注: 9 pages, 6 figures, 4 tables, accepted into IROS 2026
💡 一句话要点
提出TactSpace框架以解决触觉传感器仿真与现实转移问题
🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 触觉传感 仿真到现实 多模态学习 机器人操作 深度学习
📋 核心要点
- 现有的触觉传感器仿真缺乏真实感，导致机器人学习中的仿真到现实转移效果不佳。
- 本文提出了一种多模态表示学习框架，通过共享潜在空间对齐不同的触觉模态，提升了信息保留能力。
- 实验结果显示，该方法在力预测和形状重建任务中分别减少了16.7%和45.8%的误差，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
触觉传感为机器人操作提供了直接的接触交互测量。然而，现有的仿真器在建模触觉传感器的复杂变形和传导机制方面缺乏真实感，严重阻碍了机器人学习流程中的仿真到现实转移。为了解决这一挑战，本文提出了一种多模态表示学习框架，将异构触觉模态对齐于共享潜在空间，从而消除了对准确原始信号仿真的需求，同时保留了相关的接触信息。该方法通过特定模态的编码器将多样的触觉观察（如模拟的穿透深度和真实的电容）投影到共同的嵌入空间。模型通过自重构和交叉重构目标以及对比对齐进行训练，鼓励模态不变且信息丰富的表示。实验结果表明，该方法在物理上不同的表示之间实现了零-shot的仿真到现实转移，并在多个下游任务中表现出显著的性能提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有触觉传感器仿真在建模复杂接触交互方面的不足，导致仿真到现实转移效果不佳的问题。
核心思路：提出了一种多模态表示学习框架，通过对异构触觉模态进行对齐，消除了对精确原始信号仿真的依赖，同时保留了重要的接触信息。
技术框架：该框架包括多个模态特定的编码器，将不同的触觉观察（如模拟的穿透深度和真实的电容）投影到一个共享的嵌入空间。模型通过自重构和交叉重构目标进行训练，并结合对比对齐以增强模态不变性。
关键创新：最重要的创新在于通过共享潜在空间对齐异构模态，避免了对高保真仿真的需求，同时实现了信息的有效保留。
关键设计：模型采用了特定模态的编码器，损失函数包括自重构损失和交叉重构损失，网络结构设计上注重模态间的对比对齐，以确保嵌入的有效性和信息丰富性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的TactSpace框架在零-shot的仿真到现实转移中表现出色，力预测误差减少了16.7%，形状重建误差减少了45.8%。此外，结合多物理仿真模态的嵌入在多个下游任务中表现出更强的信息传递能力，验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、智能制造和人机交互等。通过提高触觉传感器的仿真精度，能够显著提升机器人在复杂环境中的操作能力，推动智能机器人技术的发展。未来，该框架可能在更多实际场景中得到应用，促进机器人学习的普及与进步。
📄 摘要（原文）
Tactile sensing provides direct measurements of contact interactions that are essential for robotic manipulation. However, current simulators lack the fidelity to faithfully model the complex deformation and transduction mechanics of tactile sensors, severely hindering sim-to-real transfer in robot learning pipelines. To address this challenge, we propose a multi-modal representation learning framework that aligns heterogeneous tactile modalities within a shared latent space, eliminating the need for accurate raw-signal simulation while preserving relevant contact information. Our approach employs modality-specific encoders to project diverse tactile observations, such as simulated penetration depth and real-world capacitance, into a common embedding space. The model is trained using self- and cross-reconstruction objectives alongside contrastive alignment, encouraging modality-invariant yet information-rich representations. We evaluate the learned embeddings on indenter shape identification, force prediction, and geometric reconstruction tasks, training exclusively in simulation and testing directly on real sensor measurements. Our results demonstrate zero-shot sim-to-real transfer across physically dissimilar representations. Furthermore, incorporating multi-physics simulation modalities yields more informative embeddings that transfer across diverse downstream tasks, demonstrating a 16.7% reduction in force prediction error and a 45.8% reduction in shape reconstruction error. Finally, we release an efficient Warp-based implementation of a penalty-based tactile simulation model for Isaac Lab, enabling scalable tactile data generation.