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论文的核心内容是解决机器人在进行灵巧手部操作时，由于视觉遮挡和缺乏对未知物体空间感知的限制。当前的机器人手部感知系统主要依赖视觉，且通常仅限于追踪已知物体，这在手部操作中常常因遮挡而失效。为了克服这些局限，作者提出了 NeuralFeels 方法，该方法通过结合多指机械手上的视觉和触觉传感，实现在线学习物体的神经场（neural field）来编码物体几何形状，并通过优化姿态图（pose graph）问题来联合追踪物体姿态。

论文阅读

NeuralFeels with neural fields: Visuotactile perception for in-hand manipulation

Reactive Diffusion Policy: Slow-Fast Visual-Tactile Policy Learning for Contact-Rich Manipulation

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