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机器人触觉数据采集与大规模训练数据集构建技术.docx
资料介绍
机器人触觉数据采集与大规模训练数据集构建技术
引言
在具身智能时代，数据是驱动机器人智能进化的核心资源。触觉数据作为机器人感知物理世界的关键信息，其采集质量与数据规模直接影响触觉感知模型与操作策略的训练效果。2026年，新智具身联合复旦大学构建了超过3万小时的视觉-触觉交互语料库，并提出NeoForce统一表征模型，将不同传感器的"触觉方言"翻译为"普通话"，支撑跨设备迁移训练。触觉数据采集从实验室手动采集向自动化、规模化、标准化方向快速发展，大数据集与基础模型的结合正在重塑触觉感知技术的发展范式。本文系统阐述触觉数据采集技术、数据集构建方法及其在机器人训练中的应用。
触觉数据采集技术
遥操作数据采集
遥操作数据采集通过操作者控制主端设备，机器人从端执行操作，在操作过程中同步采集传感器数据。操作者通过数据手套或力反馈主手控制机器人灵巧手，完成抓取、操作、放置等任务。在操作过程中，机器人端的触觉传感器、力传感器、视觉传感器、关节编码器等同步采集数据，记录完整的操作过程。千觉机器人推出的XTac UMI G1数据采集夹爪，专门用于灵巧手操作数据的标准化采集，为机器人触觉学习提供高质量数据源。遥操作数据采集的优势在于可获得人类示范的高质量操作数据，数据中包含人类的操作策略与经验，适合用于模仿学习训练。
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| 1823-机器人触觉数据采集与大规模训练数据集构建技术.docx | 40K |
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