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T-WAM——用于富接触操作的视觉-触觉世界动作模型:在统一的流匹配框架下联合学习未来视觉预测、触觉形变预测以及动作预测(且在插入透明导管场景中增大触觉的权重)

VT-WAM是一种视觉-触觉世界动作模型,旨在提升机器人在复杂环境中的操作能力。它结合视觉和触觉信息,通过非对称MoT注意力和接触门控机制优化动作预测,强调触觉动态的重要性,以克服视觉信息的主导偏差。

T-WAM——用于富接触操作的视觉-触觉世界动作模型:在统一的流匹配框架下联合学习未来视觉预测、触觉形变预测以及动作预测(且在插入透明导管场景中增大触觉的权重)

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2026-07-12T07:42:05Z

本研究提出了一种新颖的视觉-触觉物体姿态跟踪器,解决了现有技术在真实环境中的不足。通过融合视觉和触觉输入,显著提高了在多样环境下的通用性和鲁棒性,实验结果表明其在复杂序列中的表现优于现有技术。

V-HOP: Visuo-Haptic 6D Object Pose Tracking

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-24T00:00:00Z

本研究提出了一种新颖的视觉-触觉框架ViTaM-D,通过分布式触觉传感器提升手物体交互的重建质量,实验结果表明其在刚性和可变形物体重建的准确性上显著优于现有技术。

Dynamic Reconstruction of Hand-Object Interaction Based on Distributed Force Sensing Contact Representation

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-14T00:00:00Z
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