Language-Grounded Force/Torque Pretraining 用于外接触感知

作者提出用仿真抓放交互生成的监督，将双侧六轴力/力矩历史与冻结语言空间对齐，预训练为语义结构化的物理表征。在仿真未见物体上，该表征支持以文本原型读出机器人动作、物体重量和抓取交互；在实机放置任务中，无需更新编码器、仅靠无标签校准即可识别接触与支撑状态，表现优于垂直力符号反转规则基线。对于预训练中未出现的连接器插入事件，低秩适配相比从头训练提升了数据效率。