机器人触觉感知技术正面临从单一模态向多模态融合的关键转型。
传统基于视觉的触觉传感方法虽然能够获取接触表面的高分辨率图像，但在表征动态交互过程中的振动、压力变化等关键物理特性方面存在明显不足。这种局限性严重制约了机器人在非结构化环境中进行灵巧操作的能力。受人类多感官触觉整合机制的启发，提出了"Sparsh-X"这一创新框架，通过融合视觉、听觉、运动及压力四种触觉模态，并采用自监督学习方法，构建了首个通用的多模态触觉表征系统。这一突破不仅显著提升了机器人在复杂操作任务中的成功率（提升63%）和鲁棒性（提升90%），更为实现类人的灵巧操作能力开辟了新途径，为工业装配、医疗手术等关键应用场景提供了全新的技术解决方案。背景：触觉表征学习的挑战 机器人触觉感知是实现灵巧操作的关键，但现有方法面临三个根本性限制： 1.模态割裂问题：单一传感模态（如视觉触觉图像）仅能捕捉接触的部分物理特性，无法全面表征动态交互过程中的振动、形变等多维度信息。 2.数据效率瓶颈：端到端监督学习需要大量标注数据，而触觉信号的精细标注成本极高（如力/力矩的精确标定）。 3.跨模态关联缺失：现有系统多独立处理各传感模态（图像、音频、惯性数据等），忽视了生物触觉中固有的多感官协同机制。 当前主流方法主要依赖GelSight等视觉触觉传感器的单模态表征，虽在接触几何重建方面表现良好，但难以应对材质识别、动态力估计等需要多物理量融合的任务。更关键的是，这些方法在跨任务迁移时普遍存在性能急剧下降的问题。
针对这些挑战，我们提出了基于多模态融合与自监督学习的Sparsh-X框架，通过解耦触觉表征学习与下游任务训练，突破传统触觉感知的局限性。核心创新：多模态触觉表征学习框架1.多模态融合架构设计模态特异性编码：采用独立Transformer编码器处理各触觉模态（图像30fps、音频48kHz、IMU400Hz、压力200Hz），保留原始信号特征。跨模态注意力融合：开发瓶颈令牌机制（B=4），在最后4层Transformer中实现模态间信息交互，计算复杂度较全连接降低35%。时空对齐策略：基于图像时间戳实现多模态信号同步，通过滑动窗口（0.55-1.1s）捕获动态接触过程。2.自监督预训练范式多尺度掩码策略：结合局部（保留10-50%信号）与全局（50-100%）掩码，迫使模型学习鲁棒表征。师生蒸馏框架：教师网络生成伪标签，学生网络预测聚类分布，通过跨熵损失优化表征空间一致性。百万级接触数据集：涵盖抓取、滑动、旋转等7类基础动作，涉及15种材质表面交互。3.仿真-现实迁移技术触觉适应模块：基于ControlNet架构，将Sparsh-X表征注入预训练策略，保持原始策略性能的同时增强触觉反馈。零卷积初始化：通过渐进式参数更新实现稳定微调，在插入任务中成功率提升63%。多模态补偿机制：针对Digit360传感器特性，建立图像畸变-音频衰减-IMU漂移的联合校正模型。实验验证：从基础表征到复杂操作任务1.多模态表征性能验证（仿真与实物对比）通过设计系统性的对比实验，验证了Sparsh-X在多模态触觉表征学习中的优越性。在物体-动作-表面联合分类任务中，使用完整四模态输入的Sparsh-X实现了87.3%的准确率，显著优于单模态基线（触觉图像：62.1%；音频+IMU：58.4%）。特别值得注意的是，在法向力估计任务中，多模态融合将平均误差降低至35mN（单模态触觉图像：42mN），证明了跨模态互补性。仿真与实物实验的力-形变曲线相关性达到R²=0.96，验证了表征的物理一致性。2.复杂操作任务性能验证在插头插入任务中，整合Sparsh-X表征的模仿学习策略实现了90%的成功率，较纯视觉基线提升500%。关键发现包括：(1)音频模态对初始接触检测的贡献率达43%；(2)压力信号在插入阶段的力控制误差减少62%。对于更具挑战性的手内旋转任务，通过ControlNet架构注入触觉反馈后，物体滑动减少90%，且在质量变化±50%条件下仍保持稳定旋转。3.跨任务迁移能力验证为评估表征的通用性，我们在6个未见任务上进行零样本测试。
结果显示，冻结的Sparsh-X编码器相比任务专用模型，平均性能仅下降12.7%，而训练数据需求减少85%。特别地，在液体粘度估计任务中（未包含在预训练数据），多模态表征仍能达到78.2%的识别准确率，展现了出色的泛化能力。4.模态消融与鲁棒性分析系统性的模态消融研究表明：(1)去除音频模态导致动态动作识别准确率下降21%；(2)缺失压力信号使力估计误差增加47%；(3)在传感器部分失效（如40%像素丢失）时，多模态系统性能衰减（<15%）显著低于单模态系统（>35%）。这些结果证实了多模态系统的固有容错性。5.计算效率基准测试对比传统方法，Sparsh-X展现出显著优势：(1)预训练阶段，瓶颈注意力机制使训练速度提升1.8倍；(2)下游任务微调时，所需迭代次数减少67%；(3)实时推理延迟<20ms（4个Digit传感器），满足实时控制需求。这些效率提升为实际部署提供了关键保障。结论：本研究提出的Sparsh-X框架通过多模态触觉表征学习，开创性地实现了触觉感知从单模态到多感官融合的范式转变，为机器人灵巧操作和物理交互提供了全新的技术路径。实验证明，该框架在物体识别准确率（提升32%）、力估计精度（误差降低17%）和复杂操作任务成功率（提升63%）等关键指标上均取得显著突破，验证了多模态触觉表征的优越性。Sparsh-X的核心价值在于建立了首个通用的触觉表征学习系统，其创新性的跨模态融合架构和自监督预训练范式，不仅解决了触觉感知领域长期存在的数据效率瓶颈问题，更揭示了多感官信号间的深层物理关联性。这一突破为机器人触觉感知从实验室走向实际应用奠定了重要基础。未来该框架可进一步扩展至更多传感模态（如温度和湿度感知），并探索与视觉、听觉等感知系统的深度融合，最终实现接近人类水平的多元感知能力。同时，通过建立开放的触觉基准测试平台和标准化数据集，有望加速触觉基础模型的发展，推动服务机器人、远程手术等关键领域的突破性进展。这些发展将为机器人真正理解物理世界、实现自主智能交互开辟新的可能性。