在机器人技术中，接触丰富（Contact-Rich）任务指的是一类需要机器人与环境中的物体进行连续、重复或复杂的物理接触的任务。相较于在开放空间中自由执行动作，接触丰富任务需要机器人对力量和动作进行精确控制、对环境中的材料特性进行适应、并对环境中的干扰有反应能力。接触丰富任务的一个例子是拧灯泡——机器人需要控制好旋转灯泡的力量，同时避免损坏灯泡的玻璃。
接触丰富任务的其它例子包括零部件组装、零部件拆卸、表面抛光、开门、开抽屉、搬东西、推东西、折叠衣物、线绳打结等。
模仿学习
传统的机器人控制器采用预先确定好的数学模型；这种方法使得机器人难以应对真实世界中复杂多变的不确定性。
此外，由于接触丰富任务往往具有非线性的特点（对少量的偏差具有敏感性），从而进一步增加了传统控制方法应用于接触丰富任务的难度。例如：在“将插销插入轴孔”（Peg-in-Hole）这一任务中，需要根据部件的相对位置和角度、部件的材质、部件之间是否有障碍物等，来确定动作的力量。再例如在“表面擦拭或表面抛光”任务中，需要根据曲面、表面的摩擦等情况，来调整机器人与物体表面的接触，使得接触稳定、有效。
在这样的背景下，针对接触丰富任务的科研方法由传统的控制方法逐渐转向基于数据和机器学习的方法。研究表明，强化学习、模仿学习（Imitation Learning）、自适应模型预测控制（Adaptive Model Predictive Control）等方法，可以显著提高机器人完成接触丰富任务的鲁棒性和自适应性。
强化学习的一大优势是能够自主学习复杂的知识。然而强化学习也面临一些问题，例如：
- 如果直接使用机器人进行强化学习，学习的知识量和范围比较有限；此外，不断试错的成本及安全性也是应该考虑的问题，需要避免机器人及环境中其它物体的损毁和损耗；
- 如果采用模拟环境进行强化学习，针对接触丰富任务的模拟与现实情况之间的差距（Simulation-to-Reality Gap）可能会较大。
另外一种基于数据和机器学习的方法——模仿学习（Imitation Learning），能够学习人在示范时的细微姿态变化、动作变化和力量变化，也能够学习人的示范所蕴含的知识和经验。近年发展起来的AI大模型，有望在模仿动作序列、整合多模态知识、整合专家经验中成为技术底座，从而进一步提升了模仿学习这种方法的潜力。
综述性论文
以上内容主要基于近期发表的一篇论文[1]中的背景知识部分整理而成。该论文围绕模仿学习在机器人“接触丰富”任务中的应用，总结了模仿学习的技术、示范数据的收集、以及模仿学习在工业、家庭和医疗领域的应用。论文的作者们来自世界多地的多所大学和研究机构。
论文目录[1]：
参考文献
[1] A Survey on Imitation Learning for Contact-Rich Tasks in Robotics
https://arxiv.org/abs/2506.13498
使用许可协议：CC BY
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封面图：Tara Winstead、Pexels
