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蚂蚁灵波开源触觉预训练模型 LingBot-Touch，提升机器人操作成功率
1 小时前
蚂蚁灵波团队实验发现，直接将原始触觉数据接入动作模型会降低机器人操作成功率，原因是触觉数据稀疏带噪、不同传感器数据格式差异大。为此，团队开源触觉预训练基础模型LingBot-Touch，作为传感器与动作模型间的“翻译”：通过统一触点坐标、采用JEPA路线在特征空间预测、扩充多样化触觉数据三步训练，将不同类型触觉传感器信号统一编码为动作模型可理解的触觉Token。实测显示，接入该模型后，多款动作模型在不同灵巧手上的操作成功率大幅提升，并可适配预训练数据中未出现过的传感器硬件。该模型补齐了机器人接触物体后的感知能力短板，是具身原生技术路线的重要进展，可复用不同硬件的接触经验提升物理操作泛化性。目前团队已开展相关商业化测试，模型以开源形式开放，能适配各类现有动作模型与传感器，助力解决物理世界精细操作的行业难题。
