Fugu-MT 論文翻訳(概要): τ: Learning Touch-Augmented Vision-Language-Action Models from Future Visual Supervision

論文の概要: τ: Learning Touch-Augmented Vision-Language-Action Models from Future Visual Supervision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24485v1
Date: Mon, 27 Jul 2026 14:25:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.466307
Title: τ: Learning Touch-Augmented Vision-Language-Action Models from Future Visual Supervision
Title（参考訳）: τ: これからのビジュアル・スーパービジョンからタッチ強化ビジョン・ランゲージ・アクション・モデルを学ぶ
Abstract要約: 動作条件付き触覚表現を将来の視覚的監視から学習するタッチ拡張型VLAフレームワークを提案する。既存のモデルより優れており、見えないオブジェクトやシーンに一般化され、操作パフォーマンスが改善されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.426795127841075
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Learning the informative tactile representation while effectively adapting it to pretrained Vision-Language-Action (VLA) models remains challenging at both the data and modeling levels. At the data level, limited task-specific demonstrations constrain representation quality, whereas large-scale pretraining incurs substantial costs. At the modeling level, existing methods either focus on instantaneous contact states or model temporal interaction dynamics using 6D wrench sequences, leaving high-dimensional tactile signals underexplored. To address these challenges, we present τ, a touch-augmented VLA framework that learns an action-conditioned spatiotemporal tactile representation from future visual supervision inspired by the Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA), and fuses it with vision-language features for action generation under limited data. This supervision operates in latent space and is used only during training, adding no deployment overhead. We also introduce TacAura, a dataset of synchronized vision, proprioception, and vision-based tactile signals across four representative contact-rich manipulation tasks. Experiments show that τ outperforms existing models and generalizes to unseen objects and scenes, delivering improved manipulation performance and robustness
Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルに効果的に適用しながら、情報的触覚表現を学習することは、データレベルとモデリングレベルの両方において依然として困難である。データレベルでは、限定されたタスク固有のデモは表現品質を制限しますが、大規模な事前トレーニングではかなりのコストがかかります。モデリングレベルでは、既存の手法は瞬時接触状態や6次元レンチシーケンスを用いた時間的相互作用のモデル化に焦点を合わせ、高次元触覚信号の探索を未然に残している。これらの課題に対処するため、我々は、JEPA(Joint-Embedding Predictive Architecture)にヒントを得た、アクション条件付き時空間触覚表現を学習し、限られたデータの下でのアクション生成のための視覚言語機能と融合するタッチ拡張VLAフレームワークτを提案する。この監視は遅延スペースで動作し、トレーニング中にのみ使用され、デプロイメントのオーバーヘッドを追加しない。また、4つの代表的なコンタクトリッチな操作タスクにまたがって、同期視覚、プロプレセプション、および視覚ベースの触覚信号のデータセットであるTacAuraを紹介する。実験により、τは既存のモデルより優れており、未確認のオブジェクトやシーンに一般化し、操作性能とロバスト性の向上を提供することが示された。

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