연구진이 160시간 분량의 인간 촉각-행동 데이터셋 H-Tac을 공개했어요. H-Tac은 300개 이상의 작업과 135,000개 에피소드로 구성되어 있어요.
H-Tac 데이터셋을 기반으로 인간-로봇 간 촉각 사전 훈련 방법론인 TTP를 제안했는데, 촉각 전문가를 활용해 정밀한 물리적 상호작용을 모델링했어요.
시뮬레이션과 실제 로봇 실험 결과, TTP는 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이며, 로봇의 정밀한 조작 능력과 일반화 성능을 향상시키는 데 기여했어요.