为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？

一项由UIUC、哈佛、哥伦比亚和MIT合作的研究提出“组合策略”框架，解决传统特征拼接在多模态机器人控制中的缺陷。实验表明，原有方法在引入触觉后抓取成功率从35%骤降至5%。新方法为各传感器训练独立专家策略并学习动态加权融合，在RLBench任务中平均成功率提升至66%，真实场景下遮挡抓取达65%、勺子重定向达75%，显著优于基线，同时支持模块化扩展与故障容错。
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