本研究解决了力矩传感器在行星导航中应用不足的问题。通过对六轮行星车在不同地形、速度和坡度下的数据评估，提出了这些传感器在 traction 表现评估中的潜在价值。研究结果可为未来的传感器集成和控制算法改进提供参考，从而提升导航能力。

通过学习六维受力和力矩的监督式变分自编码器，研究发现软式机器人手指的抓握知识在陆地和水下具有可转移性。训练的模型可以适应商用传感器环境的变化，提高了水下夹持器的可靠性和稳健性，降低了成本，为学习智能抓握和海洋研究提供了基础。