Robbyant 开源触觉基础模型 LingBot-Touch：4983 小时数据、单编码器通吃三类传感器
kimmonismus · x · 2026-11-11
Robbyant 发布触觉基础模型 LingBot-Touch（Apache 2.0 开源，含代码与权重），定位为「机器人触觉皮层」。技术报告要点：
- 数据规模：预训练语料约 4,983 小时触觉记录，覆盖 1.33B 帧、464K 条轨迹，来源为触觉手套与机器人手的压阻、磁性与视触觉三类传感器。
- 架构：基于 JEPA 的表征模型，统一 Haptic Transformer + 模态专属 tokenizer + 规范化几何接口，在统一潜空间中融合异构触觉数据；最小编码器 HaT-Tiny 仅 5.46M 参数，支持高频推理。
- 跨传感器迁移：一个冻结编码器可读三种完全不同的传感器；在预训练未见过的 XHand1 传感器上，于全部五项探测任务上超过传感器专属适配器，接触中心误差从 5.89mm 降至 0.16mm。
- 下游任务：支持 26 个真实 + 12 个仿真机器人任务，触觉数据量越大性能持续提升。
kimmonismus 评价其思路：视觉有十年互联网数据可学，触觉几乎从零开始，一个跨手型/跨传感器的开放编码器能给所有实验室一个共同起点；Robbyant 把触觉视为「机器人大脑」的多种物理感官之一，后续将扩展更多感官。
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