主要观点总结
本文介绍了来自三星中国研发中心、中科院自动化所和北京智源的论文“TLA: Tactile-Language-Action Model for Contact-Rich Manipulation”。文章主要介绍了触觉-语言-动作（TLA）模型在接触密集型机器人操作任务中的应用，特别是在触觉感知方面的进展。该模型通过跨模态语言基础有效地处理连续触觉反馈，从而实现了在接触密集型场景中的稳健策略生成。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景和挑战
随着视觉-语言模型的发展，机器人操作任务在接触密集型场景中的应用仍然面临挑战。尤其是在触觉感知方面，缺乏一种有效的模型来处理和利用连续的触觉反馈。此外，当前的方法在很大程度上依赖于在特定数据集上训练的专用模型，这些模型在泛化方面受到限制。
关键观点2: TLA模型介绍
TLA模型是一种通过跨模态语言基础处理连续触觉反馈的模型，能够在接触密集型场景中实现稳健的策略生成。该模型通过构建一个包含触觉动作指令数据的综合数据集来解决先前研究中面临的挑战。
关键观点3: 数据集的构建
为了训练TLA模型，研究团队构建了一个包含触觉动作指令数据的综合数据集。该数据集针对指尖销孔装配进行定制，包含触觉图像序列和钉孔姿态误差等信息。数据收集过程采用模拟环境，使用视觉触觉传感器进行记录。
关键观点4: TLA模型的训练与推理
TLA模型基于Qwen2-VL构建，包含视觉编码器和语言模型。触觉编码器负责处理触觉图像序列，提取时间变化特征。语言模型根据触觉特征和语言指令预测机器人动作。在训练过程中，采用微调方法，使用真实动作作为标签计算损失。在推理过程中，TLA模型根据输入的触觉观察和指令文本预测机器人动作的概率分布。
关键观点5: 实验设置与结果
为了评估TLA模型的性能，研究团队进行了实验设置，包括单钉和多钉任务。实验结果表明，TLA模型在接触密集型机器人操作任务中表现出良好的性能，显著优于传统的模仿学习方法和行为克隆方法。在方形、三角形、圆形和六边形销插入任务中，TLA模型的成功率超过85%，并且具有强大的泛化能力。
文章预览
25年3月来自三星中国研发中心、中科院自动化所和北京智源的论文“TLA: Tactile-Language-Action Model for Contact-Rich Manipulation”。 视觉-语言模型已取得显著进展。然而，在语言条件下进行机器人操作以应对接触-密集型任务方面，仍未得到充分探索，尤其是在触觉感知方面。 触觉-语言-动作 (TLA) 模型 ，通过跨模态语言基础有效地处理连续触觉反馈，从而能够在接触-密集型场景中实现稳健的策略生成。此外，构建一个包含 24000 对触觉动作指令数据的综合数据集，该数据集针对指尖销孔装配进行定制，为 TLA 的训练和评估提供必要的资源。结果表明，TLA 在有效动作生成和动作准确性方面显著优于传统的模仿学习方法（例如扩散策略），同时通过在以前未见过的装配间隙和销形上实现超过 85% 的成功率，表现出强大的泛化能力。 触觉感知对于接触-密集的机器
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