IROS 2025新研究：解锁Uskin触觉传感器与Contactile数据融合新方式

近日，2025 年 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议（IROS 2025）上，一项非视觉触觉传感相关研究成果正式发布，研究团队同步开源UniTac-NV 数据集，为非视觉触觉传感器的跨设备研究提供标准化数据支撑。

当前触觉传感算法的通用化研究仍存在探索空间，非视觉触觉传感器因模态差异难以实现数据互通。该研究提出编码器 - 解码器架构，搭建传感器无关的隐空间，实现Xela 触觉传感器与Contactile 触觉传感器的跨传感器数据低误差迁移。

研究中，团队将两款传感器搭载于 UR5e 机械臂，对不同几何形状、不同材质的 3D 打印物体完成力控按压实验，采集匹配的触觉数据，同时纳入复杂未知物体验证模型泛化能力。实验证实，基于该框架训练的下游模型可跨传感器直接应用，无需重新训练。

UniTac-NV 数据集完整收录此次实验的对齐数据，现已开源至 GitHub。除科研应用外，该数据集的部分内容已用于伦敦帝国理工学院模式识别课程教学。

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