一个模型搞定多种触觉传感器，让机器人灵巧操作更简单
FTP-1 是一个通用的触觉基础策略模型，旨在解决接触丰富操作任务中跨触觉传感器的泛化问题。它基于大规模多传感器触觉数据预训练，能够适配多种触觉传感器（如 GelSight、Digit 等），无需针对每种传感器重新训练。项目提供完整的训练和推理代码，以及数据采集和预处理工具，支持在真实机器人上进行灵巧操作任务，如物体抓取、表面跟随和精密装配。核心能力包括跨传感器迁移、零样本或少样本适应，以及从视觉-触觉融合中学习鲁棒的策略。通过统一触觉表征和策略架构，FTP-1 降低了触觉策略开发的门槛，提升了机器人对物理交互的感知和决策能力。
Tactile Transformer、Visuo-Tactile Policy Learning、GelSight Policy
ftp1-policy 是行业应用领域的开源项目，由 michaelyuancb 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 122。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-18。Apache-2.0许可证，可自由使用和部署，无收费计划。
它主要面向的使用场景是：机器人灵巧手抓取与操作。同类可对比的替代方案包括 Tactile Transformer、Visuo-Tactile Policy Learning、GelSight Policy。
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