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OmniVTA让机器人学会预测“手感”并修正动作
篇文章介绍了OmniVTA框架，使机器人在接触密集型操作任务中学会预测‘手感’（触觉）并实时修正动作。传统机器人依赖视觉，但在擦桌子、削黄瓜等需要精细触摸的任务中存在局限。论文通过构建大规模视触觉数据集和视触觉世界模型，让机器人能预测未来接触状态并根据触觉反馈调整动作，模拟人类手感，显著提升了操作的稳定性和精确性。
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