GelSight: High-Resolution Robot Tactile Sensors for Estimating Geometry and Force
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新型视觉触觉世界模型提高了机器人抓取成功率
研究人员开发了一种紧凑型视觉触觉世界模型，通过整合视觉和触觉数据进行更准确的预测，从而改进了机器人操作。该模型增强了力约束控制，在使用模型辅助反馈时，将抓取任务的成功率从 73.3% 显著提高到 93.3%。虽然想象式强化学习显示出潜力，但与模拟环境中的反应式方法相比，它目前的成功率较低。该研究强调了在机器人技术中改进传感输入与实现有效力约束控制之间的区别。
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新的EGR方法提高了机器人策略在传感器问题上的鲁棒性
研究人员开发了一种名为证据门控正则化（EGR）的新训练目标，以提高机器人视觉-语言-动作（VLA）策略的鲁棒性。该方法解决了模态纠缠问题，即策略从有限数据中学习到虚假关联，导致在传感器损坏或不可用时性能下降。EGR根据每帧和每种传感器的任务相关性来门控一致性目标，在模拟和真实机器人环境中均显示出显著的改进。
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基于视觉的触觉传感器因局限性在具身AI领域受到质疑
一项近期分析质疑了基于视觉的触觉传感器（VBTS）作为具身AI基础技术的生存能力。文章认为，尽管VBTS很受欢迎，但它严重依赖借鉴的视觉算法和现成的硬件组件，导致进入门槛低和市场饱和。此外，VBTS固有的物理局限性，如结构厚度、无法适应复杂表面以及多指应用集成方面的重大挑战，使其不适合广泛的工业部署。分析总结认为，材料柔软度以换取灵敏度与硬度以换取耐用性之间的根本权衡，加上集成和成本问题，使得VBTS对于机器人技术的未来而言是一项高风…
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新研究通过先进的轮廓测量技术改进三维表面测量
两篇新研究论文探讨了用于三维表面测量的条纹投影轮廓测量技术的进展。第一篇论文《诊断和修复长距离单次曝光条纹投影轮廓测量中的形状先验捷径》介绍了PhiCalNet，这是一种通过解决形状先验捷径来显著提高长距离测量精度的架构。第二篇论文《用于反射和透明物体高分辨率三维表面测量的基于接触的条纹投影轮廓测量法》提出了一种基于接触的方法，提高了复杂表面的深度精度，优于现有的GelSight传感器。
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机器人研究推出低成本触觉传感器和先进的仿真工具
研究人员开发了 FlexiTac，一个开源的、低成本的机器人触觉传感系统。该系统使用柔性传感器垫和紧凑型读出板来提供密集、实时的触觉数据，从而实现诸如视觉-触觉融合和跨体技能迁移等先进学习流程。另外，一种名为 SPLIT 的新仿真方法已被引入用于基于图像的触觉传感器，该方法将接触几何与传感器特性分离开来，以提高 DIGIT 和 GelSight 等模型的适应性和推理速度。