論文の概要: Agile-WAM: An Agile Tactile World Action Model for Contact-Rich Robot Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20761v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 17:43:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.408318
• Title: Agile-WAM: An Agile Tactile World Action Model for Contact-Rich Robot Control
• Title（参考訳）: Agile-WAM: コンタクトリッチロボット制御のためのアジャイル触覚ワールドアクションモデル
• Abstract要約: コンタクトリッチロボット制御のためのアジャイル触覚世界行動モデルであるABBRについて述べる。 ABBRは、視覚的および触覚的な観察を共有潜水剤にエンコードし、直接視覚触覚から反応するフローマッチングプロセスの源となる。 9つのシミュレーションと5つの実世界のコンタクトリッチな操作タスクの中で、ABBRは強力で堅牢なパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.095868966005598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: World Action Models (WAMs) advance beyond conventional visuomotor policies by jointly predicting future world states and robot actions, enabling the policy to learn physical dynamics that support effective control. However, recent tactile WAMs often rely on large-scale pretrained generative backbones to capture contact-rich physical dynamics, which limit their inference efficiency and flexible deployment. In this paper, we present \ABBR{}, an agile tactile World Action Model for contact-rich robot control. \ABBR{} encodes visual and tactile observations into a shared latent that serves as the source of a direct vision-tactile-to-action flow-matching process, which can jointly generate latent representations of action chunks and future visual/tactile latents. A key observation is that vision and tactile signals evolve at inherently different timescales: adjacent visual frames are often highly similar, whereas tactile signals can change abruptly upon contact. We therefore introduce multi-horizon multimodal prediction in \ABBR{}, which provides supervision for visual latent at a larger temporal offset while predicting the tactile latent in the next frame to capture fine-grained contact dynamics. Across nine simulated and five real-world contact-rich manipulation tasks, \ABBR{} demonstrates strong and robust performance, outperforming the strongest baseline in success rate while maintaining low inference latency. In particular, in five real-world experiments, \ABBR{} yields a relative gain of $\textbf{29.4\%}$ in overall success rates while achieving inference latency of $\textbf{11.9 ms}$. These results demonstrate that multimodal WAM can be achieved with an agile architecture suitable for precise and high-frequency robot control. More details are available on our project page: https://hanchuzhou.github.io/TARO_project_page/.
• Abstract（参考訳）: 世界行動モデル(WAM)は、将来の世界状態とロボットアクションを共同で予測し、効果的な制御を支援する物理力学を学べるようにすることで、従来のビジュモータ政策を超えて前進する。 しかし、最近の触覚WAMは、しばしば接触に富む物理力学を捉え、推論効率と柔軟な展開を制限するために、大規模な事前訓練された生成バックボーンに依存している。 本稿では,コンタクトリッチロボット制御のためのアジャイル触覚世界行動モデルである \ABBR{} について述べる。 ABBR{}は、視覚と触覚の観察を共有潜水器にエンコードし、直接視触覚と反応のフローマッチングプロセスの源泉として機能し、アクションチャンクの潜在表現と将来の視覚/触覚潜水器を共同で生成することができる。 視覚と触覚信号は本質的に異なる時間スケールで進化し、隣接する視覚フレームはしばしば非常によく似ているが、触覚信号は接触によって突然変化する。 そこで,次のフレームにおける触覚潜伏を予測し,微粒な接触ダイナミクスを捉えるとともに,視覚潜伏を時間的オフセットで監視する,多次元マルチモーダル予測をABBR{}に導入する。 9つのシミュレーションと5つの実世界のコンタクトリッチな操作タスクの中で、ABBR{}は、強い、堅牢なパフォーマンスを示し、低い推論レイテンシを維持しながら、成功率において最強のベースラインを上回ります。 特に、5つの実世界の実験において、ABBR{} は、全体の成功率において $\textbf{29.4\%}$ の相対的な利得を得ると同時に、$\textbf{11.9 ms}$ の推論遅延を達成する。 これらの結果は,高精度かつ高頻度のロボット制御に適したアジャイルアーキテクチャで,マルチモーダルWAMを実現することができることを示す。 詳細はプロジェクトのページで確認できます。

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