ftp1-policy

一个模型搞定多种触觉传感器，让机器人灵巧操作更简单

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 9 🐛 待处理 10 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 144
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，可自由使用和部署，无收费计划。

项目预览

ftp1-policy 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队michaelyuancb
官网地址https://ftp1-policy.github.io
GitHubhttps://github.com/michaelyuancb/ftp1-policy
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可自由使用和部署，无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型foundation-models,imitation-learning,tactile-robotics
GitHub 星标★ 144
上线时间2026-06-02 00:00:00
代码更新2026-07-15
仓库体积83.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 144

核心亮点

  • 跨传感器泛化：预训练后可直接适配新触觉传感器，减少重新训练成本
  • 统一触觉表征：将不同传感器数据映射到共享空间，便于策略复用
  • 支持接触丰富任务：在抓取、装配等精细操作中表现稳定，代码和模型开源

不足之处

  • 依赖大规模触觉数据，数据采集成本较高
  • 文档和社区生态尚不完善，上手有一定门槛

适用场景

  • 机器人灵巧手抓取与操作
  • 精密装配与表面跟踪
  • 多传感器触觉策略研究

替代项目

Tactile Transformer、Visuo-Tactile Policy Learning、GelSight Policy

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