arXiv Robotics· Kiyanoush Nazari, Luchen Li, Haoshu Fang, Nima Fazeli, Zhibin Li, Fumiya Iida, Thomas George Thuruthel·· 4 小时前AI 评分22
触觉引导机器人学习:从表征学习到基础模型
Tactile-Guided Robot Learning: From Representation Learning to Foundation Models
AI 导读
这篇综述从学习中心视角梳理触觉引导的技能学习,按触觉在学习与控制流程中的功能角色组织,涵盖触觉表征与策略学习、触觉基础模型、预测与自适应控制,以及跨物体、任务、传感器、具身形态和仿真到现实迁移的泛化。文章总结了可迁移物理表征学习、语义推理与接触级控制融合、异构数据与硬件上的触觉学习扩展等共性设计原则与挑战,并展望可预测、推理和适应物理交互的触觉基础模型与世界模型。
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