强化学习是一种仿人学习的方法，其在不断与环境交互试错的过程中进行学习，提高自身的认知。其具有如下的优点，首先是数据依赖性低，强化学习通过与环境的交互来学习，减少了对标记数据的依赖性，可以大量的减少成本。其次是探索性强，强化学习通过与环境的交互来进行学习，可以更好地探索新的策略。最后是可解释性好，强化学习方法所使用的价值函数、策略等都具有明确的表示形式，能够为动作决策过程提供一定的解释能力。因此，强化学习（RL）是执行复杂任务的有效方法，智能体在与环境交互中利用观察值（Observation）来执行适当的动作以提高奖励（Reward）值，从而完成任务。这种方法适用于复杂任务和未知环境。目前已经提出了多种强化学习策略，如SARSA、Q-learning、DQN、TD3、PPO和DPO。
虽然基于强化学习的方法已经在机器人操作领域取得了不少成果，但仍然存在着不少的问题。由于机械手缺少末端传感器，其所能获取的信息很少，甚至只作为一个末端执行器。这使得很多时候要去根据先验知识进行来使用基于模型的强化学习，这会大大降低训练出来的强化学习模型的鲁棒性和一般性。
如果能够在机械手末端加装传感器来获取更加丰富信息，这些信息可以丰富强化学习的信息量，并作为观察值（Observation）来对齐虚拟和现实，完成强化学习的迁移，提高整体模型的鲁棒性和一般性。视触觉传感器作为一款连续型柔性传感器，与柔性操作有着天然的适配性。将视触觉传感器作为执行器的末端传感器，则可以在操作物体的同时，获取物体的信息。有研究使用生成对抗网络（GAN）基于真实触觉图形来生成伪触觉图像，并以此作为强化学习的观察值。最终使用Tactip完成了表面跟踪操作任务虚拟到现实的迁移。但由于GAN网络所使用数据的专一性，该方法并不具有鲁棒性。还有研究者设计一种新的肌腱连接多功能光学触觉传感器MechTac。该传感器可以用于视野中物体的感知（TacTip）和视觉盲区中触摸点位置的确定（TacSide）。该论文中所提到的二值化卷积层大大提高了图片的预测效率。
图1 视触觉传感器作为末端执行器进行捋线操作
上述研究表明视触觉传感器可以很好地获取物体表面信息，这有助于强化学习虚拟向现实迁移时信息对齐，但这也带来了不小的挑战。上文介绍了强化学习是一种仿人学习的方法，其通过与环境交互试错来不断学习，但这就存在试错成本。如果在现实中直接进行强化学习训练，则会造成如数据采集效率低、设备磨损和安全事故。因此，为了降低强化学习的训练成本，提高安全性和稳定性。强化学习通常在虚拟环境中进行数据的采集和训练。如果想在机械手上加入末端传感器，尤其是柔性传感器，并使用强化学习作为训练策略，则会遇到很多困难，例如在虚拟中如何仿真柔性传感器的变形并获取准确的物体信息。这大大提高了仿真的难度，从而限制了其在强化学习的应用。
为了解决这些问题，人们开始关注到视触觉传感器的仿真方法，如有限元法（FEM）、关键点法和移动最小二乘物质点法（MLS-MPM）等。为了预测视触觉传感器弹性体的变形状态，有研究者使用 MLS-MPM 作为变形预测方法并开发了仿真环境，但它只考虑了弹性的弹性变形，未考虑被操作物体的弹塑性。因此，它仅适用于视触觉传感器与刚性物体之间的相互作用。另有研究者使用有限元（FEM）的方法来对视触觉传感器进行了仿真，通过视触觉传感器的标记点来对齐虚拟和现实的信息，完成了插拔刚体，钥匙开锁等刚性操作。然而对于可变形物体而言，其拥有着更加复杂的变形特性，如弹性、塑性和弹塑性变形。这会继续加大仿真的难度，是一个巨大的挑战。
图2 使用从虚拟到现实的强化学习训练策略进行机器人抓取操作
图3 利用有限元法（FEM）对视触觉传感器进行仿真并最终迁移到现实
随着计算机图形学技术的发展，越来越多基于物理的方法开始应用到仿真环境的设计中。为了模拟弹塑性体，有研究使用粒子群来表示弹塑性体（即橡皮泥），通过粒子之间信息的交互来表征物体因相互作用而发生的变形，并最终描述其变形特征。
图4 针对可变形物体的仿真结果
由于弹塑性体的复杂特性，可能发生弹性、塑性和弹塑性变形。因此视触觉传感器与弹塑性体之间的相互作用更为复杂，这就需要更为先进的仿真方法及可靠的物理引擎。