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        穹徹智能-上交大最新Nature子刊速遞:解析深度學習驅動的視觸覺動態重建方案

        AIGC動態10個月前發布 機器之心
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        穹徹智能-上交大最新Nature子刊速遞:解析深度學習驅動的視觸覺動態重建方案

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        原標題:穹徹智能-上交大最新Nature子刊速遞:解析深度學習驅動的視觸覺動態重建方案
        關鍵字:觸覺,物體,應變,手套,視覺
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        內容摘要:


        機器之心發布
        機器之心編輯部隨著人形機器人技術的迅猛發展,如何有效獲取高質量的操作數據成為核心挑戰。鑒于人類操作行為的復雜性和多樣性,如何從真實世界中精準捕捉手與物體交互的完整狀態,成為推動人形機器人操作技能學習的關鍵所在。面對這一挑戰,穹徹智能攜手上海交通大學盧策吾和劉景全團隊,創新性地提出了名為 ViTaM 的視覺-觸覺聯合記錄和追蹤系統。該系統包括高密度可伸縮觸覺手套和基于視覺-觸覺的聯合學習框架,不僅在觸覺手套的設計和制造上實現了技術突破,更通過視覺與觸覺的深度融合,為理解手物交互過程狀態提供了全新的視角和強大工具。在人形機器人操作領域,有一個極具價值的問題:鑒于操作數據在人形操作技能學習中的重要性,如何有效地從現實世界中獲取操作數據的完整狀態?
        如果可以,那考慮到人類龐大規模的人口和進行復雜操作的簡單直觀性與可擴展性,人形機器人再也不用擔心沒有高質量的操作數據資源了。
        穹徹智能攜手上海交通大學盧策吾和劉景全團隊意識到,分布式觸覺技術對于重建完整人類操作至關重要,當操作被遮擋時,觸覺可以作為視覺的有效補充,從而一同還原出操作區域的形變狀態、接觸力位點和大小。因此,該團隊提出了一


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