主要观点总结
文章介绍了穹彻智能团队与上海交通大学卢策吾和刘景全团队共同提出的名为ViTaM的视觉-触觉联合记录和追踪系统。该系统包括高密度可伸缩触觉手套和基于视觉-触觉的联合学习框架，旨在解决在获取高质量操作数据方面的挑战，特别是在处理与可形变物体进行带力交互时的挑战。文章还详细描述了系统的硬件设计、视觉-触觉联合学习应用以及实验验证。
关键观点总结
关键观点1: 系统介绍
穹彻智能团队与上海交通大学卢策吾和刘景全团队共同创新性地提出了名为ViTaM的视觉-触觉联合记录和追踪系统，旨在解决从现实世界中精准捕捉手与物体交互的完整状态这一挑战。
关键观点2: 硬件设计
系统包括高密度可伸缩触觉手套，采用模块化结构，便于根据不同需求调整传感器的密度或进行拆卸。该手套采用行列电极阵列，以提高触觉数据的高精度采集与处理。此外，为了弥补传统方法中常见的胶层分层问题，采用了先进的织物传感技术，提高了手套的舒适性和适配性。
关键观点3: 视觉-触觉联合学习框架
团队提出了一种视觉-触觉联合学习框架，旨在在手-物体重建和跟踪中恢复物体几何信息。该框架通过结合触觉数据和视觉信息，能够有效重建被手部遮挡或形变的物体细节。
关键观点4: 实验验证
团队通过一系列实验验证了ViTaM系统的有效性。实验包括动态包饺子任务、手指与手掌协作的操作以及不同类型的物体抓取任务等。结果表明，ViTaM系统在估计物体形状、恢复被遮挡的物体细节以及处理多种类型的物体方面表现出优异的性能。
关键观点5: 未来展望
展望未来，ViTaM系统将被集成到机器人表面覆盖的电子皮肤中，实现与周围环境的无缝互动。此外，捕捉和恢复人类操作过程中的动态状态将有助于更好地理解人类行为，并提升机器人的灵巧操作能力。
文章预览
机器之心发布 机器之心编辑部 随着人形机器人技术的迅猛发展，如何有效获取高质量的操作数据成为核心挑战。鉴于人类操作行为的复杂性和多样性，如何从真实世界中精准捕捉手与物体交互的完整状态，成为推动人形机器人操作技能学习的关键所在。面对这一挑战，穹彻智能携手上海交通大学卢策吾和刘景全团队，创新性地提出了名为 ViTaM 的视觉-触觉联合记录和追踪系统。该系统包括高密度可伸缩触觉手套和基于视觉-触觉的联合学习框架，不仅在触觉手套的设计和制造上实现了技术突破，更通过视觉与触觉的深度融合，为理解手物交互过程状态提供了全新的视角和强大工具。 在人形机器人操作领域，有一个极具价值的问题：鉴于操作数据在人形操作技能学习中的重要性，如何有效地从现实世界中获取操作数据的完整状态？ 如果可以，那考虑
………………………………
