CW-WAM：面向力敏感操作的结构化接触力旋量世界动作模型
arXiv 2610.30117v1 提出 CW-WAM 世界动作模型，联合预测视频、运动与接触力旋量，将运动与力旋量作为统一建模目标并输出时间对齐的运动-力旋量块作为控制参考，采用成对因果注意力与长固定长度力旋量记忆。预测的力旋量块作为 20 Hz 外环导纳控制器的力参考，嵌入慢-快控制系统。实验显示，相比无旋量输入的 WAM，单边间隙 1 mm 方形销插入成功率由 25% 升至 70%，电源适配器由 40% 升至 95%，并提升不同负载下的抬升高度精度；配合导纳控制器，销插入力参考 RMSE 由 4.8 N 降至 2.7 N，擦拭由 2.0 N 降至 1.3 N。
发布于 10-22 13:01来源：arXiv cs.RO
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力敏感操作需要视觉观测无法显式提供的接触与负载信息。 我们提出 CW-WAM，一种联合预测视频、运动与接触力旋量的世界动作模型。 受混合运动-力控制启发，它包含一个统一交互模块，将运动和接触力旋量同时作为建模目标，并预测时间对齐的运动-力旋量块作为控制参考。
成对因果注意力机制构建运动-力旋量依赖关系，长固定长度力旋量记忆保留过往交互信息。 预测的力旋量块作为 20 Hz 外环导纳控制器的力参考，该控制器位于慢-快控制系统中，在模型查询之间维持力反馈与平滑运动。 与无旋量输入的 WAM 相比，CW-WAM 改善了接触预测，并将单边间隙 1 mm 的方形销插入成功率从 25% 提升至 70%，电源适配器从 40% 提升至 95%；同时提升了不同负载下的抬升高度精度。
我们的框架配合导纳控制器，将销插入的力参考 RMSE 从 4.8 N 降至 2.7 N，擦拭任务从 2.0 N 降至 1.3 N，且成功执行过程中力波动更小。 项目网站：https://cw-wam-project.github.io/