在工业自动化与科研领域，精确的6D位姿（位置与姿态）测量是自动化检测、装配与操作的核心基础。然而，传统的机器视觉系统在理想条件下表现尚可，一旦遇到遮挡、表面反光或机器人手部干扰等情况，其测量精度往往急剧下降。
亚马逊最新研究成果 ViTa-Zero：零样本视觉-触觉对象6D位姿估计，提出了一种创新的多传感器融合方法。该方法将视觉、触觉与机器人本体感知数据相结合，显著提升了位姿测量的精度与可靠性。通过将计量学原理直接融入机器人感知过程，ViTa-Zero 有效降低了测量误差，增强了系统鲁棒性，并拓展了自动化测量系统在复杂真实任务中的应用能力。
测量挑战：单一视觉模态的局限
当前主流的3D视觉算法（如 FoundationPose 或 MegaPose）虽然能在海量训练数据或稳定视觉环境下获得较高精度，但从计量学角度看，它们依赖单一视觉模态，导致测量不确定性增加。遮挡、光照变化或机械手自身遮挡视野等因素，都会显著降低测量精度。在精密装配、在线质量检测或机器人接力等对精度要求极高的环节，这些误差会直接影响自动化系统的可靠性。
ViTa-Zero：融合传感与物理约束校验
ViTa-Zero 将位姿模拟建模为一个测量优化问题。系统首先基于视觉生成初始位姿估计，随后利用触觉信息与机器人运动学模型进行物理可行性校验：
- 接触约束：验证实际触觉信号是否与视觉估计的位姿相符；
- 穿透约束：排除物体与机械手发生不合理物理穿透的位姿；
- 运动学约束：确保位姿随时间的变化平滑且符合物理运动规律。
这与计量中的测量验证相似：单一传感器（视觉）的原始测量数据，需要通过互补传感器（触觉、本体感知）提供的独立测量信息以及物理约束进行交叉验证，从而有效降低整体测量误差与不确定性。
优化：将修正视为测量校准
若初始位姿估计未通过校验，ViTa-Zero 会采用物理约束的优化方法进行修正。算法将物体建模为通过“弹簧”与触觉接触点相连，推动位姿估计向触觉证据对齐，同时排斥项避免不合理穿透。
在计量学意义上，这类似于通过独立测量（触觉 + 本体感知）生成的修正因子，对初始视觉测量进行校准与优化。
精度的量化提升
实验结果显示，多模态融合显著降低了测量误差：
- 与主流视觉方法相比，在衡量位姿精度的 AUC 指标（ADD/ADD-S）上提升了约 55–60%；
- 相比 FoundationPose，位置误差降低约 80%；
- 即使在严重遮挡或复杂操作条件下，系统仍能保持可靠的位姿跟踪能力。
从计量角度来看，这些成果意味着测量不确定性显著下降，位姿估计系统的应用边界被大幅拓展。
对机器人计量与智能制造的意义
ViTa-Zero 展示了如何通过多模态融合将位姿估计从视觉问题提升为真正的测量过程。这与工业计量的趋势高度契合：
- 传感器融合：结合光学（视觉）、触觉与运动学（本体感知）数据，正如现代坐标测量机（CMM）或在线检测系统融合多种传感器以提升测量鲁棒性；
- 零样本泛化：无需针对新物体进行模型重新训练，显著降低了系统校准负担，这对于柔性制造和小批量多品种生产至关重要；
- 物理约束测量：嵌入物理可行性校验，与计量学强调的可追溯性及物理合理性原则一致，确保测量结果不仅精确，而且可信。
展望
尽管 ViTa-Zero 目前仍需依赖物体的 CAD 模型，且更适用于刚体，但其核心框架指明了未来方向：机器人计量系统将在真实操作环境中无缝融合视觉与触觉等多模态信息，实现对工件的精准、可靠测量。无论是在线质量检测、自动化装配验证，还是人机协作场景，多模态测量技术都有望为工业级规模应用提供所需的测量可靠性与精度保障。
更多信息请访问：www.amazon.science
