Imagining the Sense of Touch: Touch-Informed Manipulation via Imagined Tactile Representations
作者: Zhiyuan Zhang, Adeesh Desai, Jyun-Chi Hu, Yosuke Saka, Quan Khanh Luu, Jiuzhou Lei, Davood Soleymanzadeh, Bihao Zhang, Minghui Zheng, Yu She
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-02
备注: Project website: https://tacimag.github.io/
💡 一句话要点
提出TacImag框架以解决无触觉传感器的机器人操控问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 触觉想象 机器人操控 视觉感知 本体感知 无传感器操作 机器学习 增强学习
📋 核心要点
- 现有的触觉传感器在实际应用中存在脆弱性和维护负担，限制了其在机器人操控中的广泛使用。
- TacImag框架通过结合视觉和本体感知，生成触觉观察信号，从而在没有触觉传感器的情况下指导机器人操控。
- 实验结果显示，TacImag在真实和模拟任务中均显著提升了操控性能，尤其在接触敏感和纹理敏感任务中表现突出。
📝 摘要（中文）
触觉传感可以显著提升接触丰富的机器人操控能力，但其实际应用受到触觉硬件脆弱性、校准要求和维护负担的限制。本文提出TacImag，一个触觉想象框架，通过视觉和本体感知预测触觉观察，并利用生成的信号指导操控策略。TacImag在六个模拟和四个真实世界的操控任务中进行评估，结果表明，想象的触觉观察在不需要触觉硬件的情况下，持续改善操控性能。在真实实验中，想象的力场在接触敏感任务中平均提升了44.4%，而想象的触觉图像在纹理敏感任务中提升了23.3%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在缺乏触觉传感器的情况下，机器人如何有效利用触觉知识进行操控的问题。现有方法依赖于触觉传感器，导致其在实际应用中受到限制。
核心思路：TacImag框架的核心思想是通过视觉和本体感知生成触觉观察，进而指导操控策略。这种方法避免了对物理触觉传感器的依赖，降低了硬件成本和复杂性。
技术框架：TacImag的整体架构包括数据采集、触觉观察生成和操控策略优化三个主要模块。首先，通过视觉和本体感知获取信息，然后生成触觉信号，最后利用这些信号优化操控策略。
关键创新：TacImag的主要创新在于其触觉想象能力，能够在没有真实触觉数据的情况下，生成有效的触觉信号。这与传统方法依赖于实际触觉传感器的方式有本质区别。
关键设计：在设计中，TacImag使用了配对的视觉-触觉演示进行训练，并通过特定的损失函数优化生成的触觉信号，以确保其在操控任务中的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TacImag在真实世界实验中，想象的力场在接触敏感任务中平均提升了44.4%，而想象的触觉图像在纹理敏感任务中提升了23.3%。这些结果显示了触觉想象在机器人操控中的有效性，超越了传统依赖触觉传感器的方法。
🎯 应用场景
TacImag框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要精细操控的领域，如医疗机器人、服务机器人和工业自动化等。通过减少对触觉硬件的依赖，TacImag可以降低成本并提高系统的灵活性，推动机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Tactile sensing can substantially improve contact-rich robotic manipulation, yet its practical deployment remains limited by the fragility, calibration requirements, and maintenance burden of tactile hardware. This raises a fundamental question: can robots benefit from tactile knowledge without requiring tactile sensors at deployment? We present TacImag, a tactile imagination framework that predicts tactile observations from vision and proprioception and uses the generated signals to guide manipulation policies. Trained from paired visuotactile demonstrations, TacImag enables touch-informed manipulation using only visual observations at test time. We evaluate TacImag on six simulated and four real-world manipulation tasks. Across simulation and real-world experiments, imagined tactile observations consistently improve manipulation performance without requiring tactile hardware. In real-world experiments, imagined force fields improve contact-sensitive tasks by 44.4% on average, whereas imagined tactile images improve texture-sensitive tasks by 23.3%, revealing that the effectiveness of tactile imagination depends strongly on the relationship between tactile representation and task requirements. Our results further suggest that tactile imagination does not simply recover missing tactile measurements. Instead, it acts as a form of contact-aware supervision that transforms subtle visual interaction cues into representations that are easier for manipulation policies to exploit.