論文の概要: UniVTAC: A Unified Simulation Platform for Visuo-Tactile Manipulation Data Generation, Learning, and Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10093v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 18:57:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.337345
• Title: UniVTAC: A Unified Simulation Platform for Visuo-Tactile Manipulation Data Generation, Learning, and Benchmarking
• Title（参考訳）: UniVTAC: Visuo-Tactile 操作データ生成,学習,ベンチマークのための統一シミュレーションプラットフォーム
• Abstract要約: シミュレーションベースのビジュオ触覚データプラットフォームUniVTACを提案する。 大規模なシミュレーション合成データに基づいて訓練されたビジュオ触覚エンコーダであるUniVTACエンコーダを紹介する。 代表的な8つのビジュオ触覚操作タスクからなるUniVTACベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.900334665380115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic manipulation has seen rapid progress with vision-language-action (VLA) policies. However, visuo-tactile perception is critical for contact-rich manipulation, as tasks such as insertion are difficult to complete robustly using vision alone. At the same time, acquiring large-scale and reliable tactile data in the physical world remains costly and challenging, and the lack of a unified evaluation platform further limits policy learning and systematic analysis. To address these challenges, we propose UniVTAC, a simulation-based visuo-tactile data synthesis platform that supports three commonly used visuo-tactile sensors and enables scalable and controllable generation of informative contact interactions. Based on this platform, we introduce the UniVTAC Encoder, a visuo-tactile encoder trained on large-scale simulation-synthesized data with designed supervisory signals, providing tactile-centric visuo-tactile representations for downstream manipulation tasks. In addition, we present the UniVTAC Benchmark, which consists of eight representative visuo-tactile manipulation tasks for evaluating tactile-driven policies. Experimental results show that integrating the UniVTAC Encoder improves average success rates by 17.1% on the UniVTAC Benchmark, while real-world robotic experiments further demonstrate a 25% improvement in task success. Our webpage is available at https://univtac.github.io/.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作は視覚言語アクション(VLA)ポリシーによって急速に進歩している。 しかし、視力だけでは挿入のようなタスクをしっかりと完成させることが難しいため、視覚触覚はコンタクトリッチな操作に不可欠である。 同時に、物理的世界における大規模で信頼性の高い触覚データを取得することはコストがかかり難いままであり、統一された評価プラットフォームが欠如していることは、政策学習と体系的な分析をさらに制限している。 これらの課題に対処するために,シミュレーションベースのビジュオ触覚データ合成プラットフォームであるUniVTACを提案する。 このプラットフォームをベースとしたUniVTAC Encoderは,大規模なシミュレーション合成データに設計したスーパーバイザ信号で訓練された,下流操作タスクのための触覚中心の触覚表現を提供する。 さらに,触覚によるポリシー評価のための8つの代表的ビジュオ触覚操作タスクからなるUniVTACベンチマークを提案する。 実験の結果、UniVTACエンコーダの統合により、UniVTACベンチマークでは平均成功率が17.1%向上し、実際のロボット実験ではタスク成功の25%改善が示されている。 私たちのWebページはhttps://univtac.github.io/.com/で公開されています。

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