机器人“手感”可迁移？新框架打通Xela触觉传感器与Contactile壁垒

近日，一项发表于IROS 2025的研究成果——《UniTac-NV：面向非视觉触觉传感器的统一触觉表征》正式开源其核心数据集 UniTac-NV，为机器人触觉感知领域提供重要基础资源。

该研究由侯 Jian、周 Xin、杨 Qihan 与伦敦帝国理工学院 Ad Spiers 共同完成，聚焦当前触觉算法难以跨硬件通用的问题。团队提出一种编码器-解码器架构，通过构建传感器无关的潜在空间，成功实现两种主流非视觉触觉传感器的数据对齐：Xela uSkin（uSPa 46）与Contactile PapillArray（即Contactile三轴阵列触觉传感器）。

实验中，研究人员将两款传感器安装于UR机械臂，对多种3D打印物体（含圆形、方形、六边形棱柱，材质包括刚性PLA与柔性TPU）执行标准化按压操作，并引入未见过的复杂物体以验证模型泛化能力。结果表明，经联合自编码器训练后，不同传感器在潜在空间中的接触数据可实现低误差对齐，且下游任务（如接触几何估计）模型无需重新训练即可跨传感器部署。

该数据集自去年起已用于帝国理工学院电子工程系“模式识别”课程教学，现向全球科研与教育社区开放。

引用链接：

数据集地址：https://github.com/JiannnH/UniTac-NV

论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/11247617