触覚センシングの重要性：模倣学習のケーススタディ（ロボットのマッチ点火）

arXiv cs.RO / 2026/4/21

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要点

本論文は、接触が多く動的なロボット操作では、触覚センシングが模倣学習において不可欠であり、機敏さと精度が特に重要だと主張しています。
モジュール型トランスフォーマー構成とフローベースの生成モデルを組み合わせた、マルチモーダル（視覚・触覚）模倣学習フレームワークを提案しています。
提案手法は、ヒトの操作性能に触覚フィードバックが影響する「ロボットのマッチ点火」タスクで評価されています。
実験結果では、触覚情報を取り入れることで方策（ポリシー）の性能が向上し、少数のデモから動的操作を学習できる可能性が示されています。

Abstract

ロボットによるマニピュレーションの分野は、近年目覚ましく進展してきました。センシングのレベルでは、正確な接触情報を提供できるいくつかの新しい触覚センサが開発されています。方法論のレベルでは、デモンストレーションから学習することが、高性能なロボットマニピュレーション方策を得るための効率的なパラダイムとして有効であることが示されています。この両者を組み合わせることで、デモデータから重要な接触に関連する情報を抽出し、それを方策のロールアウト中に能動的に活用できる可能性があります。しかし、この統合はこれまで十分に研究されておらず、とりわけ、精度と反応性が不可欠である動的で接触が豊富なマニピュレーション課題においては未開拓でした。そこで本研究は、モジュール型トランスフォーマー・アーキテクチャとフローベースの生成モデルを統合した、マルチモーダルな視覚触覚模倣学習フレームワークを提案します。これにより、高速かつ器用なマニピュレーション方策を効率的に学習できるようにします。本フレームワークを、動的で接触が豊富な課題である「ロボットのマッチ点火」に評価します。この課題では、触覚フィードバックが人のマニピュレーションの性能に影響します。実験結果は、本アプローチの有効性を示し、触覚情報を追加することで方策の性能が向上することを明らかにしました。これにより、少数のデモンストレーションから動的なマニピュレーションを学習するために、それらを組み合わせて活用できる潜在力が強調されます。プロジェクトのWebサイト: https://sites.google.com/view/tactile-il .