FELT用RGB生成触觉信号，实机任务成功率提升15-22.5点

Zinan Li 等提出 FELT 框架，利用已有的视触配对数据从 RGB 观测中学习接触感知表征，并通过生成触觉图像和接触感知特征两种接口提供给下游策略。在四个接触密集的实机任务上，两种接口的成功率均高于纯视觉策略，将接触感知特征直接融入策略可使成功率提升 15-22.5 个百分点。 FELT 采用冻结的视觉编码器，配合左右手指各自独立的查询解码器，两分支经门控连接交换信息，卷积读出生成空间接触表征，以对应双指触觉阵列的空间排布。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。