TactiDex：面向类人灵巧操作的真实世界触觉引导基准
TactiDex是一个真实世界的触觉引导基准，旨在推动灵巧操作超越运动学模仿，实现接触级别的类人操作。它提供了整合全手触觉信号与多粒度运动学和物体状态的数据集，并提出了基于触觉奖励的TactiSkill框架，在单双手任务中表现出色。
来源arXiv Robotics作者: Suting Ni, Hanbing Zhang, Zhenyu Wei, Guo Chen, Chixuan Zhang, Ye Shi, Jingya Wang
触觉反馈在手物交互中扮演着核心角色，它不仅控制着接触的形成、力的调节，还确保了操作的稳定性，是实现真正类人灵巧操作不可或缺的要素。然而，当前从人类到机器人的灵巧操作迁移流程主要依赖于运动学轨迹，这导致了机器人仅仅模仿动作，而缺乏物理层面的交互，无法真正达到类人操作的水平。为了解决这一挑战，研究人员提出了TactiDex——一个真实世界的触觉引导基准，其核心目标是将灵巧操作从简单的运动学模仿提升到接触级别的类人操作。
TactiDex提供了一个精心设计的全面数据集，该数据集将全手触觉信号与多粒度的运动学以及物体状态信息优雅地对齐，同时配备了标准化的评估指标。这一数据范式的建立，为后续的触觉驱动转移框架奠定了坚实的基础。基于此，研究者引入了TactiSkill框架，该框架的核心是一个新颖的三组件触觉奖励机制。这一奖励机制创新性地将触觉信号用作结构化监督，将引导、类人对齐和接触约束统一到一个单一目标中，从而有效地将人类演示转化为物理上可行的机器人执行。
通过在单手和双手任务上的全面实验，TactiSkill在操作成功率和物理真实感方面均展示了优于现有方法的性能。这项工作为推进触觉感知灵巧操作奠定了重要的基础，并为未来机器人能够像人类一样灵巧地操作物体提供了新的可能性。项目页面提供更多详细信息：https://tactidex.github.io/。