論文の概要: FTP-1: A Generalist Foundation Tactile Policy Across Tactile Sensors for Contact-Rich Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13102v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 09:30:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.69729
• Title: FTP-1: A Generalist Foundation Tactile Policy Across Tactile Sensors for Contact-Rich Manipulation
• Title（参考訳）: FTP-1:コンタクトリッチ操作のための触覚センサ間の汎用的触覚ポリシー
• Abstract要約: FTP-1は、トランスファー可能な触覚操作能力を取得するために事前訓練された最初の一般基盤触覚ポリシーである。 画像、配列、状態ベースの信号を含む様々な触覚入力をサポートする。 プレトレーニング中に見られるセンサーを超える触覚スキルを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.22092641373067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite the success of vision-based generalist robotic policies, existing tactile-based policies remain tied to fixed embodiments and sensor setups. This is because tactile signals are highly heterogeneous across hardware, making cross-sensor generalization difficult. We present FTP-1,the first generalist foundation tactile policy pretrained to acquire transferable tactile manipulation abilities across diverse sensors and embodiments. FTP-1 supports varied tactile inputs, including image-, array-, and state-based signals, by using heterogeneous encoders to project them into unified morphology-aware latent tokens that are jointly modeled by a shared tactile Transformer expert. Pretrained on around 3,000 hours of tactile manipulation data aggregated from 26 data sources, spanning human and robot demonstrations across 21 sensors, FTP-1 learns tactile skills that transfer beyond the sensors seen during pretraining. Across downstream finetuning experiments spanning 5 hardware configurations, FTP-1 improves contact-rich manipulation on seen sensor setups by +17.2% and, surprisingly, transfers to two previously unseen tactile-sensor setups, achieving a +31% gain in success rate. FTP-1 establishes the first unified foundation baseline for tactile manipulation, providing future tactile policies with a shared model-level starting point. Pretrained models, datasets, training code and more visualization at https://ftp1-policy.github.io.
• Abstract（参考訳）: 視覚に基づくジェネラリストロボット政策の成功にもかかわらず、既存の触覚ベースのポリシーは固定された実施形態とセンサー設定に結びついている。 これは、触覚信号がハードウェア間で非常に均一であるため、クロスセンサーの一般化が困難になるためである。 本稿では,様々なセンサやエボディメントにまたがる移動可能な触覚操作能力を得るために事前訓練された,最初の汎用的触覚ポリシーであるFTP-1を提案する。 FTP-1は、画像、配列、状態ベースの信号を含む様々な触覚入力をサポートし、異種エンコーダを使用して、共有触覚トランスフォーマーの専門家が共同でモデル化した統一型形態素認識潜在トークンに投影する。 26のデータソースから収集された約3000時間の触覚操作データに基づいて、21のセンサーにまたがる人間とロボットのデモにまたがって、FTP-1は事前トレーニング中に見られるセンサーを超える触覚スキルを学習する。 5つのハードウェア構成にまたがる下流での微調整実験では、FTP-1はセンサー設定のコンタクトリッチな操作を+17.2%改善し、驚くほど、これまで目に見えなかった2つの触覚センサー設定に転送し、+31%の成功率を達成した。 FTP-1は、触覚操作のための最初の統一された基礎となるベースラインを確立し、将来の触覚ポリシーを共通のモデルレベルスタートポイントで提供する。 事前トレーニングされたモデル、データセット、トレーニングコード、さらなる視覚化はhttps://ftp1-policy.github.ioにある。

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