SomaAlign: Reliability-Aware Multimodal Representation Learning for Soft Robotic Grasping

📄 arXiv: 2611.02794v1 📥 PDF

作者: Haoyuan Wang, Shuai Peng, Yongkai Liao, Yuxiao Sun, Wei Luo, Xinxing Chen, Jian Huang

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-11-02

备注: 18 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出SomaAlign以解决软机器人抓取中的多模态感知挑战

🎯 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: 多模态感知 软机器人 抓取任务 表示学习 数据集构建 鲁棒性 对比学习 语义一致性

📋 核心要点

  1. 现有方法在软机器人抓取中面临模态依赖噪声和语义模糊等挑战，导致多模态感知的鲁棒性不足。
  2. 论文提出SomaAlign，通过掩蔽重建、可靠性感知对比对齐和冲突感知语义约束等方法，提升多模态表示学习的效果。
  3. 实验结果显示，SomaAlign在抓取结果分类和早期预测中分别达到了94.59%和84.07%的准确率，显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

软机器人抓取的鲁棒多模态感知面临模态依赖噪声、语义模糊和有限的多传感器数据协调等挑战。本文引入Soma数据集，包含100个物体、1000条连续抓取轨迹和74914个多模态样本，涵盖远程RGB、手部RGB、深度、触觉、IMU和结构化文本观察。同时收集了Soma-Success数据集，用于评估冻结编码器在抓取结果分类和早期抓取成功预测中的转移能力。基于Soma，SomaAlign通过三个阶段学习多模态表示：掩蔽重建估计相对模态可靠性；可靠性感知对比对齐使用特定对的自适应温度调整对齐锐度；冲突感知语义约束提高样本内跨模态一致性。SomaAlign在30个定向跨模态检索任务中实现了90.66%的平均Recall@10。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决软机器人抓取中的多模态感知问题，现有方法在处理模态依赖噪声和语义模糊时表现不佳，导致抓取成功率降低。

核心思路：论文提出SomaAlign，通过引入模态可靠性和语义一致性来增强多模态表示的鲁棒性，旨在提高抓取任务的成功率和准确性。

技术框架：SomaAlign的学习过程分为三个阶段：首先进行掩蔽重建以估计模态的相对可靠性；其次使用可靠性感知对比对齐来调整对齐的锐度；最后通过冲突感知语义约束来提高跨模态的一致性。

关键创新：SomaAlign的主要创新在于结合模态可靠性和语义一致性来优化多模态表示学习，这一方法在现有技术中尚属首次，显著提升了抓取任务的性能。

关键设计：在模型设计中，采用了自适应温度调整机制来优化对齐过程，并引入了多种损失函数以增强模型的学习能力，确保了跨模态特征的有效融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SomaAlign在30个定向跨模态检索任务中实现了90.66%的平均Recall@10，且在Soma-Success数据集上，冻结的SomaAlign编码器在抓取结果分类中达到了94.59%的准确率，早期预测准确率为84.07%，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软机器人抓取、智能制造和人机交互等。通过提升多模态感知的鲁棒性，SomaAlign能够在复杂环境中实现更高效的物体抓取，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Robust multimodal perception for soft robotic grasping is challenged by modality-dependent noise, semantic ambiguity, and limited coordinated multisensory data. We introduce Soma, a dataset containing 100 objects, 1,000 continuous grasping trajectories, and 74,914 multimodal samples grouped by software acquisition cycle, spanning remote RGB, hand RGB, depth, tactile, IMU, and structured text observations. We also collect Soma-Success, an independent grasp-outcome dataset with 1,000 trials (998 retained after quality control), to evaluate frozen-encoder transfer for post-hoc grasp outcome classification and early grasp success prediction. Built on Soma, SomaAlign learns multimodal representations in three stages: masked reconstruction estimates relative modality reliability; reliability-aware contrastive alignment uses pair-specific adaptive temperatures to adjust alignment sharpness; and conflict-aware semantic constraints improve intra-sample cross-modal consistency while preserving global feature geometry. SomaAlign achieves an average Recall@10 of 90.66% across 30 directed cross-modal retrieval tasks. The learned representations also support physical attribute recognition, multimodal question answering, cross-modal generation, and cross-dataset transfer to grasp outcome prediction. On Soma-Success, frozen SomaAlign encoders with lightweight probes achieve 94.59% post-hoc classification accuracy and 84.07% early prediction accuracy. Together, Soma, Soma-Success, and SomaAlign provide a data and representation-learning foundation for robust and transferable multimodal perception in soft robotic manipulation.