点击下方卡片，关注“具身智能之心”公众号
作者丨x
编辑丨具身智能之心
本文只做学术分享，如有侵权，联系删文
提出背景与核心问题
视觉-语言-动作模型凭借其强大的语义理解和跨模态泛化能力，已成为通用型机器人代理研发的核心驱动力。这类模型依托预训练的视觉-语言backbone网络，能够解读抽象指令并在多种任务中展现出优异的泛化性能。然而，现有VLA模型在接触密集型场景中存在显著短板——难以将决策精准扎根于物理现实，尤其在需要精细力控制的交互任务中表现乏力。
造成这一局限的关键原因在于触觉感知的缺失。与视觉和语言提供的高层语义信息不同，触觉感知能传递物理交互中丰富、局部且动态的反馈，如摩擦、柔顺性和材料特性等，这些信息对涉及接触的操作任务至关重要。尽管已有研究尝试将触觉纳入机器人系统，但多将其视为补充性感知模态，未能真正实现与决策过程的深度融合。
针对这一问题，Tactile-VLA旨在通过深度融合视觉、语言、动作与触觉感知，激活VLA模型中隐含的物理知识，实现接触密集型任务中的精准力控制与泛化能力。
更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区：具身智能之心知识星球(戳我)，这里包含所有你想要的。
核心创新与研究目标
1）关键发现
研究团队的核心发现是：视觉-语言模型（VLM）的先验知识中已包含对物理交互的语义理解。通过少量演示将这种知识与机器人的触觉传感器连接，即可激活该先验知识，使机器人在接触密集型任务中实现零样本泛化。这一发现打破了传统认知中“VLM仅能处理抽象语义”的局限，为物理交互场景的语义接地提供了新思路。
2）主要创新点
Tactile-VLA框架：首次将触觉感知作为原生模态引入VLA模型，构建视觉、语言、动作与触觉的深度融合架构，实现从抽象语义到物理力控制的直接映射。 混合位置-力控制器：创新性地将力目标转化为位置调整指令，在保证运动精度的同时实现对接触力的精细控制，解决了位置与力控制的协同难题。 Tactile-VLA-CoT变体：引入思维链（CoT）推理机制，使机器人能基于触觉反馈分析失败原因并自主调整策略，显著提升复杂场景中的稳健性。
3）主要解决的问题
旨在实现三大能力：
触觉感知的指令遵循：让机器人理解“轻柔地”“用力地”等与力相关的语言修饰词，弥合抽象意图与物理执行的差距。 触觉相关常识的运用：使机器人能基于物体属性（如重量、易碎性）自主调整交互力，无需显式指令。 触觉参与的自适应推理：通过分析触觉反馈诊断任务失败，自主制定纠正策略，实现复杂场景的稳健操作。
Tactile-VLA框架
1）整体架构
Tactile-VLA的核心设计理念是多模态深度融合，其架构包含四个关键模块：
多模态编码器：分别处理视觉、语言、触觉和本体感觉输入，将其转化为统一的token表示。其中，视觉信息通过预训练的视觉Transformer（ViT）编码，触觉信号通过MLP编码器处理时间序列特征，语言则由通用tokenizer转换。 Transformer backbone网络：对融合后的多模态token进行跨注意力计算，构建包含视觉场景、语言指令和触觉反馈的上下文表征。 触觉感知动作专家：基于上下文表征生成包含目标位置和目标力的动作向量，直接指导物理交互。 混合位置-力控制器：将动作向量转化为机器人可执行的控制指令，平衡位置精度与力控制需求。
这一架构的关键在于token级融合——通过非因果注意力机制使视觉、语言和触觉token自由交互，形成真正扎根于物理现实的语义表征。
2）混合位置-力控制机制
为解决位置与力控制的协同问题，Tactile-VLA设计了创新的混合控制策略：
控制逻辑：以位置控制为主，仅在力误差超过阈值时引入力反馈调整，公式如下：
其中ΔF为目标力与实测力的差值，K为增益矩阵，τ为触发阈值。
双通道分离：将外部净力（通过机械臂笛卡尔位置控制）与内部抓取力（通过夹爪宽度控制）分离，实现力的精细化调节。
这种设计既保证了操作任务所需的位置精度，又能在接触阶段实现柔顺的力控制，特别适合USB插拔、物体抓取等接触密集型场景。
3）思维链推理机制（Tactile-VLA-CoT）
为提升机器人在复杂场景中的自适应能力，Tactile-VLA-CoT引入了基于语言的推理过程：
触发机制：按固定间隔评估任务进展，当检测到失败时启动推理。 推理流程：
判定任务成功与否（如“黑板未擦干净”）； 分析失败原因（如“法向力不足”）； 生成纠正指令（如“增加下压力度”）。
这一机制使机器人的适应过程从“黑箱式调整”转变为“可解释的推理”，显著提升了复杂任务中的鲁棒性。
4）数据收集方法
为获取高质量的触觉-语言对齐数据，研究团队构建了专用数据采集系统：
硬件平台：基于通用操作接口（UMI），配备双高分辨率触觉传感器，可同时采集法向力和剪切力。 同步机制：将100Hz触觉信号与20Hz视觉数据时间对齐，确保多模态数据的时空一致性。 标注方式：由人类操作员结合触觉反馈提供演示，同时记录与力相关的语言指令（如“轻柔插入”），构建VLA-T训练数据集。
这种数据采集方式解决了传统遥操作中“力反馈缺失”的问题，为模型学习语言与力的映射关系提供了关键支撑。
实验验证与结果分析
研究团队设计了三组实验，分别验证Tactile-VLA在指令遵循、常识运用和自适应推理三方面的能力，对比模型包括π₀-base、π₀-fast（两种VLA基线模型）以及Tactile-VLA-CoT（带推理机制的变体）。
1）触觉感知的指令遵循实验
任务设计：
任务A（USB插拔）：训练机器人理解“轻柔地”“用力地”等指令，学习力与语言的映射关系。 任务B（充电器插拔）：仅训练基本动作，不提供力相关指令，测试模型的零样本泛化能力。
结果分析：
成功率：Tactile-VLA在USB任务中达到35%，充电器任务中达90%，显著高于基线模型（最高40%）。 力控制精度：在USB任务中，模型对“轻柔地”施加0.51N力，对“用力地”施加2.57N力；在零样本的充电器任务中，仍能保持力的区分度（“轻柔地”4.68N vs “用力地”9.13N），而基线模型的力输出与指令无关。
这表明Tactile-VLA真正学习到了与力相关语言的语义内涵，并能跨任务泛化。
2）触觉相关常识的运用实验
任务设计：
训练：让机器人学习对三类物体（坚硬沉重、坚硬轻便、易碎轻便）施加适当抓取力。 测试：评估模型在域内物体（训练见过）和域外物体（训练未见过）上的表现。
结果分析：
成功率：Tactile-VLA在域内物体抓取中成功率达90%-100%，域外物体中达80%-100%，显著高于基线模型（尤其在易碎物体上，基线成功率接近0）。 力调节策略：模型能根据物体属性自主调整力度——对坚硬沉重物体用大力，对易碎物体用轻力，即使是未见过的物体（如火龙果、蓝莓）也能正确判断。
这验证了模型能将VLM中的常识知识（如“易碎物体需要轻拿”）与触觉感知结合，实现跨物体泛化。
3）触觉参与的自适应推理实验
任务设计：
训练：在白板上学习擦拭动作，包含成功案例和因力不足导致的失败案例。 测试：零样本迁移到黑板擦拭任务（需要更大力度），评估模型的失败诊断与纠正能力。
结果分析：
成功率：Tactile-VLA-CoT在黑板任务中成功率达80%，而基线模型和Tactile-VLA（无推理）分别为0和15%。 推理过程：模型首次尝试用3.5N力擦拭失败后，通过推理得出“需要更大剪切力”，自主将力增加到6.7N并成功完成任务，展现出类似人类的问题解决能力。
这证明思维链推理机制能有效激活模型对物理交互的理解，使其在新场景中突破训练数据限制。
参考
[1] TACTILE-VLA: UNLOCKING VISION-LANGUAGEACTION MODEL’S PHYSICAL KNOWLEDGE FOR TACTILE GENERALIZATION.
