触觉自适应机器人论文获最佳论文
Scobleizer · x · 2026-07-18
OmniTacTune 在 RSS 2026 的 Tactile Sensing for Robotic Foundation Models Workshop 上获得 Best Paper Award。
这项工作聚焦一个问题：视觉策略可以从遥操作机器人演示和人类视频中学到任务结构与运动先验，但缺少配套触觉数据，导致在接触密集、最后几毫米的操作上容易失败。作者提出用触觉残差去适配预训练的视觉策略，让机器人在不依赖“先天就有触觉数据”的前提下，补上接触阶段的能力。
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