哪类物理触觉线索对接触丰富模仿学习重要？基于LeRobot的实机对照研究

该研究在LeRobot平台上搭建视触觉感知系统，开展实机对照实验，比较接触丰富模仿学习中不同物理触觉线索的作用。作者从同一触觉流中导出触觉RGB图像、法向/深度图和标记流场，分别对应接触外观、几何与切向形变，在相同任务演示和相同策略骨干下评估各线索单独及组合的贡献，并比较触觉编码器与视触觉融合策略。720次实机试验得到四点结论：触觉感知将总体成功率从57.8%提升到78.9%，但贡献随任务阶段变化；标记流是最有效的单一线索，成功率为74.4%，在调节已建立接触时作用突出；线索因子化编码持续提升性能；触觉融合效果依赖任务，交叉注意力以较轻量方式达到与预训练触觉编码器相当的性能。