VLA-Touch：通过双层级触觉反馈增强视觉语言动作模型
触觉反馈被普遍认为是与物理世界有效交互的关键要素。然而，当前最先进的视觉-语言-动作（VLA）模型缺乏解析和利用触觉信号的能力，限制了其在接触密集型任务中的有效性。由于缺乏大规模多模态数据集，将触觉反馈整合到这些系统中具有挑战性。
本文提出VLA-Touch方法，其核心创新包括：
- 触觉语义管道：利用预训练的触觉-语言模型为高层任务规划提供语义级触觉反馈
- 扩散控制器：通过触觉信号精细化VLA生成的动作，专门优化接触密集型操作
技术架构采用双层级集成：
- 规划层：通过触觉语言模型将物理接触信号转化为高层任务决策依据
- 执行层：采用扩散模型架构，将原始动作序列与实时触觉数据进行概率融合
实验表明该方法在保持基础VLA模型参数不变的情况下：
- 任务规划效率提升37%
- 接触操作成功率提高2.1倍
- 对未知物体的泛化能力增强
技术实现已开源，包含：
- 触觉信号编码模块
- 多模态融合接口
- 分层控制框架
该研究首次证明触觉反馈可无缝集成到通用VLA框架中，为具身智能系统提供了新的感知维度。