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原標題：線上分享| 面向機器人學習的數據高效觸覺表征
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：1941字

新銳論前沿第四期活動預告

由具身觸覺主辦、HyperAI超神經協辦的「新銳論前沿」第四期線上分享活動，將于12月18日（周三）20:30正式上線。本次活動特邀普渡大學三年級博士生徐政通，分享主題為「面向機器人學習的數據高效觸覺表征」。參與者可通過掃描二維名，活動還設有抽獎環節，參與者有機會贏得由OpenBayes貝式計算贊助的算力福利——60小時NVIDIA RTX 4090算力資源，價值160元。

嘉賓介紹

徐政通是普渡大學三年級博士生，導師為佘宇教授，研究方向為機器人學習與觸覺感知。他在華中科技大學機械科學與工程學院獲得學士學位，并在本科期間獲得國家獎學金。目前，他在博士階段曾獲普渡大學Dr. Theodore J. and Isabel M. Williams fellowship。更多信息可訪問他的個人主頁：徐政通個人主頁。

分享內容簡介

本次分享將圍繞基于GelSight的觸覺圖像與傳統視覺圖像的顯著差異展開。觸覺圖像主要展示物體的幾何特征和接觸信息，且其顏色分布相較于視覺圖像更加緊湊。這些特點為數據高效的觸覺表征學習提供了可能，從而降低了機器人學習中對繁瑣數據采集的依賴。

徐政通博士將介紹兩項研究工作。在第一項研究LeTac-MPC中，研究團隊展示了如何從傳統控制方法出發，通過學習物理驅動的觸覺表征，設計可微分的模型預測控制器，實現對廣泛日常物體的響應式抓取。在第二項研究UniT中，團隊探討了如何通過少量單一物體的數據學習出能夠泛化至未見物體的觸覺表征，并利用這種數據高效的觸覺表征來促進感知與策略學習等下游任務。

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