本调查论文介绍了 TF-ART，一个用于组织触觉和力感知机器人学习研究的新分类法。它解决了对机器人如何学习与其环境进行物理交互的统一视角的需要，整合了触觉、力、视觉和语言等模态传感。TF-ART 框架根据方法如何处理感官输入、在不同系统阶段生成动作以及将学习到的策略与实时机器人控制联系起来对方法进行分类，同时还考虑了任务设置和基础设施。 AI
影响 为理解和推进机器人操作和物理交互领域的研究提供了一个结构化框架。
排序理由 这是一篇发表在 arXiv 上的调查论文，对特定领域内的现有研究进行了分类。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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