本文综述机器人通过示范学习（LfD）识别物体属性并生成运动的研究，关键方法包括力传感、触觉表示编码器预训练、动态特征提取、局部神经描述符场、信息熵示范选择及受限回归学习框架。实验表明，这些方法能提升机器人在未知物体操作、接触丰富任务及可变形物体操纵中的泛化性与学习效率。