4983 小时真实触觉数据让四个机器人策略成功率大涨
dr_cintas · x · 2026-11-14
团队录制了 4983 小时真实触觉数据，来源包括人手戴触觉手套和机械手采集，随后将该模型作为额外输入用于 4 个现有机器人策略，在两只灵巧手上的 26 个真实任务上测试，所有策略均有提升：
- T-Rex：45.42% → 68.61% 平均成功率
- LingBot-VLA：48.28% → 73.09%
- π₀.₅、Diffusion Policy 同样显著提升
方法上，触觉编码器保持冻结，仅在后训练阶段作为额外输入接入。配套帖子说明模型权重与推理代码已开源 Tiny 和 Small 两个规格，面向快速变化的接触场景做高效触觉推理，项目页、GitHub、Hugging Face 与论文均已公开。
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