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

通过学习低维度的视觉 - 触觉嵌入，本研究利用触觉传感器和视觉数据实现了机器人的触觉信号预测，成功应用于物体识别和抓握稳定性预测任务，并在后两个任务上展现了优越性能。

Mar, 2024

使用光学触觉传感器监督 3D 高斯扩散（3DGS）场景，利用高斯过程隐式曲面将触摸数据和视觉深度估计网络相结合，提出一种新的损失函数（方差加权深度监督损失）训练 3DGS 场景模型，实验证明该方法在几景合成上能够比单独使用视觉或触觉更好地从不透明、反射及透明物体中获取定量和定性的结果。

Mar, 2024

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

本文介绍了一种 GelSight 传感器的新设计，包括使用 Lambertian 薄膜和新的照明系统，可有效提高其几何精度和稳定性，并成功应用于机器人感知和控制中，包括表面法向量计算、高度重建和滑移检测等任务。

Aug, 2017

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

使用半弹性纺织品表面的新方法，通过在纺织品边界上的传感器而不是感测区域上的传感器进行触摸感测，结合多种机器学习模型进行实验证明其可行性，特别是使用视觉标记预测单一触摸点的性能表现优秀，平均均方误差仅为 1.36 毫米，所开发的纺织品原型能准确分类 3 个深度的触摸，表明该方法在可穿戴技术和智能纺织品方面具有潜在应用价值，并值得进一步研究探讨。

May, 2023

本研究提出了一种基于 DIGIT 触觉传感器的视触对象重建框架 VTacO，并将其扩展到手 - 物体重建的 VTacOH，并通过 VT-Sim 模拟环境生成了大规模的训练数据集进行评估，展示了其在刚性和不可变形物体重建上具有优异的表现。

Mar, 2023

通过使用事件相机替代 RGB 相机，我们提出了一种新型的事件光学触觉传感器 Evetac，该传感器具有较高的时空分辨率。通过硬件设计和触觉处理算法，我们实现了对 Evetac 测量数据的在线 1000 Hz 处理。我们开发了一种有效的算法，通过印记标记跟踪弹性体的变形，克服了传感器稀疏输出的限制。基准实验表明，Evetac 能够感知高达 498 Hz 的振动、重构剪切力，并且与 RGB 光学触觉传感器相比，数据传输速率显著降低。此外，Evetac 的输出和标记跟踪为学习数据驱动的滑移检测和预测模型提供了有意义的特征。所学模型为基于数据的稳健自适应闭环抓握控制器提供了基础，能够处理各种物体。我们相信，像 Evetac 这样快速高效的事件光学触觉传感器对于实现类人操作能力的机器人至关重要。传感器设计在此链接中开源。

Dec, 2023