尧乐科技发布一体针织数据手套,让触觉采集回归真实人手动作|最前线

摘要 · 作者|黄楠 编辑|袁斯来 具身智能正从Demo演示走向真实场景落地。视觉与语言模型的能力边界在持续扩展,但物理交互维度的触觉数据供给短缺,正成为机器人精细操作与场景泛化能力提升的核心制约。 目前行业主流触觉采集方案各有瓶颈:薄膜压阻手套存在滑移伪信号与数据漂移,外骨骼式手套约束自然抓取姿态、引入噪声,视触觉方案难以实现掌心全域覆盖。实验室级设备性能优异但价格高昂,难以支撑大批量采集;仿真数据则始终无法弥合虚实鸿沟。 如何兼顾轻量化、全域感知、长期稳定性与规模化成本,成为摆在产业面前的现实命题。 近日,柔性织物传感企业尧乐科技推出Tacknit Glove G1深度触觉数据手套,依托一体针织成型
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尧乐科技发布一体针织数据手套,让触觉采集回归真实人手动作|最前线具身智能

作者|黄楠 编辑|袁斯来 具身智能正从Demo演示走向真实场景落地。视觉与语言模型的能力边界在持续扩展,但物理交互维度的触觉数据供给短缺,正成为机器人精细操作与场景泛化能力提升的核心制约。 目前行业主流触觉采集方案各有瓶颈:薄膜压阻手套存在滑移伪信号与数据漂移,外骨骼式手套约束自然抓取姿态、引入噪声,视触觉方案难以实现掌心全域覆盖。实验室级设备性能优异但价格高昂,难以支撑大批量采集;仿真数据则始终无法弥合虚实鸿沟。 如何兼顾轻量化、全域感知、长期稳定性与规模化成本,成为摆在产业面前的现实命题。 近日,柔性织物传感企业尧乐科技推出Tacknit Glove G1深度触觉数据手套,依托一体针织成型

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