Robbyant 发布 LingBot-Touch 触觉基础模型,跨传感器迁移误差降低 97%
做机器人触觉的朋友看这个:Robbyant 把 4983 小时触觉数据训成一个冻结可迁移的基础模型,在新传感器上误差从 5.89mm 降到 0.16mm,还带动 VLA 成功率从 57% 升到 75%。权重代码全开源,实验室可以直接上手验证。
做机器人触觉的朋友看这个:Robbyant 把 4983 小时触觉数据训成一个冻结可迁移的基础模型,在新传感器上误差从 5.89mm 降到 0.16mm,还带动 VLA 成功率从 57% 升到 75%。权重代码全开源,实验室可以直接上手验证。
OpenMind 的 OM-1 不靠遥操作,靠戴传感器手套的人教它搬东西下楼梯,训练思路挺特别,可以看看视频。
机器人总在抓东西时翻车?这篇研究说瓶颈可能不是视觉,是触觉。摄像头定位加盲手反射的思路挺有意思。
这个新模型Agile-WAM对机器人控制很有用,它能让机器人在接触物体时更敏捷,而且速度很快,延迟只有11.9毫秒。