TouchBridge提出人到手触觉数据迁移框架

TouchBridge 作者团队提出硬件与软件协同的人到机器人数据转换框架 TouchBridge，并配套 Tac-Retarget 重定向方法：用可穿戴人类演示接口与对应机器人接口建立视觉和指尖触觉的跨本体对应，以实测接触对齐指尖接触区域，重定向不需要物体网格、物体位姿估计或物理仿真。 作者团队称，在四个真实世界富接触任务中，仅用 TouchBridge 转换后的人类演示微调的策略平均成功率为 72.5%，使用同等数量遥操作机器人演示时为 77.5%，而人类演示采集速度快 7.0 倍；在相同策略与训练设置下，Tac-Retarget 分别比 DexPilot 和 UniDex 高 25.0 和 42.5 个百分点。 该工作以 arXiv 预印本形式发布，上述成功率与对比结果均为作者报告，尚未经同行评议或独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。