# NeurIPS 2026 FAFM：融合六维力矩与触觉阵列反馈的接触丰富操作具身基础模型

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/papers/2026-11-03-neurips2026-fafm-force-aware-foundation-model
> 频道：papers | 更新日期：2026-11-03 | 标签：NeurIPS 2026, 力控装配, 触觉传感, VLA, Franka FR3
> 核心摘要：针对纯视觉 VLA 在精密插拔、擦拭与易碎品抓取中“看不见接触力”导致的过载损坏问题，FAFM 将高频六维力/力矩（F/T）与视触觉信号编码为统一力觉模态，显著提升亚毫米公差装配成功率。

# NeurIPS 2026 FAFM：融合六维力矩与触觉阵列反馈的接触丰富操作具身基础模型

## 为什么纯视觉 VLA 搞不定精密工业装配？

在 3C 产线 USB/RJ45 接口盲插、齿轮啮合、瓶盖旋拧等**接触丰富（Contact-Rich）**任务中，末端相机的第三视角或手腕视角往往被夹爪自身遮挡，且无法感知 **1–10 N** 级别的卡阻接触力。纯位置控制的视觉策略一旦存在 1–2 mm 视觉标定偏差，就会硬顶工件导致机械臂触发碰撞急停。

## FAFM 核心设计：多速率力-视融合

1. **异步多模态编码**：视觉图像按 **10–30 Hz** 输入视觉骨干网络，而关节力矩传感器（如 [Franka Research 3](/robots/franka-research-3) 内置的 7 路扭矩传感器）或指尖阵列触觉（如 [宇树 Dex3-1](/parts/unitree-dex3-1)）按 **200–1000 Hz** 采样并通过轻量时序卷积提取接触瞬态特征。
2. **刚度与阻抗联合输出**：模型不仅输出末端期望位姿增量，同时动态调节笛卡尔阻抗刚度矩阵，在自由空间快速逼近时保持高刚度，在接触发生瞬间自动柔顺让位。

## 选型与复现落地建议

复现力觉感知 VLA 优先选用原生具备 1 kHz 关节力矩反馈的 [Franka Research 3](/robots/franka-research-3) 或双臂 [Franka FR3 Duo](/robots/franka-fr3-duo)，手腕视觉搭配近距无盲区的 [Intel RealSense D405](/parts/intel-realsense-d405)。

## 原始参考来源 (Sources)

- [NeurIPS 2026 具身智能与力控基础模型研究追踪](https://arxiv.org/list/cs.RO/recent)