CoRL 2024 麻省理工学院提出T3触觉Transformer，打破触觉感知的壁垒，重塑未来机器人

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在智能机器人领域，触觉感知的研究正逐渐成为关注的焦点。然而，如何让机器人通过触觉更智能地感知和操作，依然是一个未解决的挑战。基于相机的触觉感知是一种通过在软弹性体下嵌入相机来捕获与环境的细粒度交互的感知方法，是最流行的触觉感知方法之一，因为它更高分辨率和成本更低。然而，基于相机的触觉传感器是非常异构的，而且还没有一个被机器人技术社区广泛采用的融合传感器设计。那么，有没有一项技术能够实现跨多传感器和多任务的扩展呢？为了解决这个问题，我们今天的主角——Transferable Tactile Transformers (T3)——便应运而生，它能够跨越不同的传感器和任务，实现触觉表征的迁移学习。 https://openreview.net/forum?id=KXsropnmNI 什么是T3？ T3是一个基于Transformer的框架，通过一个共享的主干网络结构，为不同的触觉传感器和任务 ………………………………