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: 2026-07-05
💡 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 深度学习 智能机器人 多模态学习
📋 核心要点
- 现有的触觉传感器在机器人操控中的应用受限于其脆弱性和维护成本，难以广泛部署。
- TacImag框架通过视觉和本体感知生成触觉观察，允许机器人在没有触觉传感器的情况下进行操控。
- 实验表明，TacImag在真实和模拟任务中均显著提升操控性能，尤其在接触和纹理敏感任务中表现突出。
📝 摘要（中文）
触觉传感能够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、校准需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。在六个模拟和四个真实世界的操控任务中，TacImag在测试时仅依赖视觉观察，显著提升了操控性能。实验结果表明，想象的力场在接触敏感任务中平均提升44.4%，而想象的触觉图像在纹理敏感任务中提升23.3%。这些结果表明，触觉想象不仅仅是恢复缺失的触觉测量，而是将微妙的视觉交互线索转化为更易于操控策略利用的表示。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在没有触觉传感器的情况下，机器人如何利用触觉知识进行有效操控的问题。现有方法依赖于触觉硬件，导致应用受限。
核心思路：TacImag框架通过视觉和本体感知生成触觉观察信号，允许机器人在测试时仅依赖视觉输入进行操控，从而避免了触觉硬件的需求。
技术框架：TacImag的整体架构包括两个主要模块：触觉信号生成模块和操控策略指导模块。前者负责从视觉和本体感知数据中生成触觉信号，后者则利用这些信号来优化操控策略。
关键创新：TacImag的主要创新在于其触觉想象能力，能够在缺乏实际触觉测量的情况下，生成有效的触觉表示。这一方法与传统依赖触觉传感器的策略本质上不同。
关键设计：在模型设计中，采用了配对的视触觉示例进行训练，损失函数设计考虑了生成触觉信号与实际触觉信号之间的差异，网络结构则结合了卷积神经网络和递归神经网络，以处理时序数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，TacImag在真实世界的接触敏感任务中平均提升了44.4%的性能，而在纹理敏感任务中提升了23.3%。这些结果表明，想象的触觉信号能够有效增强机器人操控的精确性和灵活性，超越了传统触觉传感器的限制。
🎯 应用场景
TacImag框架具有广泛的应用潜力，特别是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。通过减少对触觉传感器的依赖，TacImag可以降低系统成本，提高机器人在复杂环境中的适应能力，推动智能机器人技术的进步。
📄 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.