设计了一种高分辨率的触觉传感手指，通过重新设计光学路径结合几何设计变量权衡手指厚度、相机的景深和触觉感应区域的大小，采用更均匀的输出和更坚固的材料，结合自校准过程，从而实现在抓取任务中自持续和抗折磨性能，并通过 4 种度量指标评估其耐久性。

Mar, 2018

本文介绍了一种经过优化的 GelSight 楔形传感器，其具有紧凑的形状用于机器人手指，并同时满足光学和机械约束，可高精度重建 3D 接触几何。作者在不同光照条件下评估了该传感器的 3D 重建，最终将传感器缩小到人手指的尺寸，演示了 3D 几何重建的效果和潜力，同时证明了该传感器对于 3D 空间中的姿态跟踪以及微小操纵的适用性。

Jun, 2021

GelSight Svelte 是一种基于相机的触觉传感器，能够实现在较大范围内的触觉和本体感知，通过使用曲面镜进行形状和感知范围的实现，通过训练卷积神经网络从捕获的图像中估计弯曲和扭转力矩，并通过进行物体抓取任务来展示其能力和潜在应用。

Sep, 2023

本篇论文介绍了一种基于 GelSight 触觉传感器和神经网络的硬度测量方法，通过对接触几何形态的高分辨率触觉图像的分析，实验表明该方法可以在机器手动或自主接触并不均匀且未知的条件下，精确测量多种物体硬度（Shore 00 硬度范围在 8 至 87 之间）并获取精准的测量结果。

Apr, 2017

本文提出了一种基于仿生视觉的触觉传感器 GelSight 的仿真模型 Taxim，通过实现多项式查询表和线弹性变形原理来模拟其光学响应和表面标记的运动。实验结果表明，Taxim 的像素误差最小，可在 CPU 计算下在线运行。

Sep, 2021

本文介绍了使用基于物理渲染技术的全面一般的光学触觉模拟系统，实现了高质量的图像相似度度量，其开源代码和实验数据均可在此 https URL 获得。

Dec, 2020

本研究通过使用 PapillArray（澳大利亚的 Contactile）触觉传感器，提出了一种基于学习的新方法来检测潜在滑移。该模型具有高效的模式识别能力，测试数据显示，其检测精度达到了 95.6％。此外，在将该模型应用于不同于训练数据所采集的机器人抓取环境时，仍保持了稳定的性能，成功率为 96.8％，能够及时为多种实际抓取任务提供稳定性反馈。

Jul, 2023

本文介绍了一种高度符合的 Soft-Bubble gripper system，该系统具备具有多种触觉感知能力的密集几何视触感知，并使用内部成像传感器输出的深度图来实现手持近似姿态估计框架。此外，本文还将该系统集成到了一个鲁棒的清理家庭环境的操作流程中，并通过多个真实世界的操纵任务来展示其能力。

Apr, 2020

本论文提出了一种基于深度学习的自监督光流方法，通过精确测量标记物的位移来实现基于视觉触觉传感器的高精度测量，以支持机器手指更灵巧的操作。

Sep, 2023

本文介绍一种新的基于视觉的传感器，并结合高分辨率触觉发射，以统一的硬件和计算体系结构进行处理；该传感器在多模式物体识别和计量方面表现出良好效果，并且在触觉和视觉领域上具有重要的物理含义，数据验证了其能力可以从深度学习视觉和触觉结合的角度对家庭物品进行分类，识别细节纹理并推断其物理属性。

Nov, 2020