[논문리뷰] Tactile-JEPA: Topology-Aware Self-Supervised Representation Learning for Distributed Tactile Sensors로봇이 다양한 작업과 환경에서 일반화(generalization) 능력을 갖추려면 vision-language-action (VLA) 모델이 필수적이지만, 시각 정보만으로는 폐색(occlusion), 정교한 접촉 기반 조작(dexterous contact-rich manipulation), 그리고 취약한 물체와의 상호작용 상황에서 한계가 있다.#Review#Tactile Sensing#Self-Supervised Learning (SSL)#Distributed Tactile Sensors#Topology-Aware Representation#Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA)#Taxel Graph#Multi-scale Masking#Robot Learning2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TactAlign: Human-to-Robot Policy Transfer via Tactile Alignment웨어러블 장치(예: 촉각 장갑)를 통해 수집된 풍부한 인간 촉각 신호를 로봇으로 효과적으로 전이하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 센서 모달리티와 신체적 구현의 차이에도 불구하고 인간의 촉각 데이터를 로봇의 촉각 공간에 정렬 하여 다양한 로봇 핸드에 대한 정책 학습의 확장성과 일반성을 향상시키고자 합니다.#Review#Human-to-Robot Transfer#Tactile Sensing#Cross-Embodiment#Policy Learning#Rectified Flow#Unpaired Data#Dexterous Manipulation#Latent Space Alignment2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중