研究

从人类角度定义的情绪“理解”，应该综合视觉、接触、声音、场景等多个维度信息，该方向也是该团队在接下来要继续深入研究的问题。

在高密度标记点基础上，结合本次研究提出的超分辨重建算法，最终实现了媲美甚至优于人类手臂皮肤的两点分辨能力。

从更长远和更本质的视角来看，研究团队认为，具身触觉智能是机器人的标配感官。

研究团队表示，EmArm所代表的具身感觉运动架构，与当前大热的RT-2、OpenVLA等具身智能大模型存在一定程度的互补关系。

因此，研究团队认为机器人也应该做一体化的集成设计。

此外，研究团队在实验中验证了EmArm能识别戳、击、挠、捏、抚五种触摸动作类型时，识别准确率可达99.8%，还能实时判断人类意图并做出快乐、悲伤、好奇、害羞或生气的表情反馈。