PERCEPTION
TactSpace：学习用于触觉模拟到真实迁移的物理增强共享潜在空间
Arunim Joarder, Arjun Bhardwaj, René Zurbrügg, Mayank Mittal, Florin Püntener, Sira Bielefeldt, Cosmin Roman, Vaishakh Patil, Marco Hutter
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种多模态表示学习框架，通过将异构触觉模态对齐到共享潜在空间，解决了触觉传感器模拟到真实迁移的挑战。该方法在仿真中训练，在真实传感器数据上实现了零样本迁移，并在形状识别、力预测和几何重建任务中验证了有效性。
关键词
tactile sensingsim-to-real transferrepresentation learningshared latent spacerobotic manipulation
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