論文の概要: FAWAM: Force-Aware World Action Models for Closed-Loop Contact-Rich Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08555v2
• Date: Fri, 12 Jun 2026 03:16:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 13:53:03.484201
• Title: FAWAM: Force-Aware World Action Models for Closed-Loop Contact-Rich Manipulation
• Title（参考訳）: FAWAM:クローズドループコンタクトリッチマニピュレーションのための力覚世界行動モデル
• Authors: Haotian He, Zeyu Yan, Qipeng Liu, Ning Guo, Wenzhao Lian,
• Abstract要約: 本稿では,力覚的世界行動モデルであるFAWAMを提案する。 実世界の実験では、FAWAMは視覚のみのベースラインより36.25%、既存のフォース対応ベースラインより21.25%向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.60337615237323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Force signals provide critical interaction cues for contact-rich robotic manipulation. However, existing methods mostly use force as an additional observation modality, without fully exploiting its role in modeling future interaction dynamics or guiding execution-time feedback correction. In this paper, we propose FAWAM, a force-aware world action model that incorporates force information at three levels: perception, prediction, and closed-loop execution. FAWAM first encodes historical 6-axis force/torque signals to modulate action generation, then jointly predicts future actions and end-effector wrenches to explicitly model contact evolution. It further introduces a residual correction module that uses the predicted wrench trajectory as an execution-time reference to refine actions online based on real-time force feedback. Real-world experiments across multiple contact-rich tasks show that FAWAM improves the average success rate by 36.25% over vision-only baselines and 21.25% over existing force-aware baselines, demonstrating the effectiveness of our force-aware framework for robust contact-rich manipulation.
• Abstract（参考訳）: 力信号は、接触に富んだロボット操作のための重要な相互作用手段を提供する。 しかし、既存の手法では、将来の相互作用のダイナミクスをモデル化したり、実行時フィードバックの修正を導くのに、その役割を完全に活用することなく、追加の観測モダリティとして力を使うことが多い。 本稿では,力覚的世界行動モデルであるFAWAMを提案する。 FAWAMは、まず6軸力/トルク信号を符号化してアクション生成を変調し、その後、将来のアクションを共同で予測し、エンドエフェクターレンチによって接触の進化を明示的にモデル化する。 さらに、予測されたレンチ軌道を、リアルタイムの力フィードバックに基づいてオンラインの精巧なアクションに対する実行時参照として使用する残差補正モジュールも導入している。 複数のコンタクトリッチタスクを対象とした実世界の実験では、FAWAMは視覚のみのベースラインよりも平均成功率を36.25%向上し、既存のフォース対応ベースラインより21.25%向上し、堅牢なコンタクトリッチ操作のための力覚フレームワークの有効性を実証している。

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