hmatové senzory

Roboti se díky modelům propojujícím obraz, jazyk a akci lépe orientují v běžných úkolech, stále však selhávají při jemné manipulaci s malými či deformovatelnými předměty. Výzkumníci proto rozvíjejí rozsáhlejší soubory hmatových dat a modely, které dokážou rychle upravovat úchop podle tlaku, skluzu a kontaktu. Tým z Berkeley dosáhl při dvanácti úlohách průměrné úspěšnosti 65 procent díky oddělení pomalejšího plánování pohybu od rychlé hmatové kontroly. Další skupiny sjednocují data z různých senzorů a robotických rukou nebo shromažďují desítky tisíc hodin synchronizovaných obrazových a hmatových záznamů. Přetrvává problém, jak hmatové signály účinně využít, protože jsou proti obrazovým datům řídké a nepravidelné.