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摘要 - 触觉传感在人类的感知和操纵任务中起关键作用，使我们能够直观地理解任务动态并实时适应我们的行动。将这种触觉智能传输到机器人系统将有助于智能代理理解任务约束，并准确地解释他们正在与之交互的对象和自己的操作的动态。尽管由于触觉传感器形式的多样性，操纵任务和学习目标的多样性，虽然将机器人带入这种触觉智能方面已经取得了重大进展，但仍在有效地利用触觉信息。为了应对这一挑战，我们提出了一个统一的触觉嵌入空间，能够预测多种以任务为中心的质量。我们从各种任务中的人类演示中收集触觉数据，并利用此数据来构建一个共享的潜在空间，以进行任务阶段分类，对象动态估计和触觉动态预测。通过实验和消融研究，我们证明了我们共享的触觉潜在空间的有效性，以实现更准确和适应能力的触觉网络，显示出在单任务训练中的提高高达84％。
多任务学习的触觉嵌入
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