GeoDEx: A Unified Geometric Framework for Tactile Dexterous and Extrinsic Manipulation under Force Uncertainty

📄 arXiv: 2505.00647v1 📥 PDF

作者: Sirui Chen, Sergio Aguilera Marinovic, Soshi Iba, Rana Soltani Zarrin

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-01

备注: 12 pages, 17 figures, Accepted by RSS 2025

💡 一句话要点

提出GeoDEx框架以解决触觉传感器力控制不确定性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 触觉传感器 力控制 几何框架 机器人操作 不确定性 规划与控制 实验结果 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有触觉传感器在力控制应用中面临准确性不足和噪声干扰的问题，限制了其在复杂操作中的有效性。
  2. GeoDEx框架通过几何原语实现了对不确定力读数的估计、规划和控制，提升了机器人在操作中的灵活性和稳定性。
  3. 实验结果表明，GeoDEx显著提高了操作成功率，并在规划和力估计上实现了14倍的速度提升。

📝 摘要（中文）

触觉感知使机器人能够检测接触并测量交互力，从而执行诸如抓取易碎物体或使用工具等复杂任务。尽管触觉传感器理论上能够赋予机器人这些能力，但由于校准挑战和噪声，测量力的准确性无法与力传感器相媲美。这限制了这些传感器在需要力控制的操作应用中的价值。本文提出了GeoDEx，一个统一的估计、规划和控制框架，利用平面、圆锥和椭球等几何原语，使得在不确定力读数的情况下能够实现灵巧和外部操作。通过各种实验结果，我们表明，依赖直接不准确和噪声的触觉传感器力读数会导致操作不稳定或失败，而我们的方法则能够成功抓取和外部操作不同物体。此外，与直接使用二阶锥规划（SOCP）进行优化相比，使用我们的框架进行规划和力估计实现了14倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决触觉传感器在力控制中的不确定性问题，现有方法在面对不准确和噪声的力读数时，往往导致操作失败或不稳定。

核心思路：GeoDEx框架通过引入几何原语（如平面、圆锥和椭球），实现对不确定力的有效估计和控制，从而增强机器人在复杂操作中的灵活性和稳定性。

技术框架：GeoDEx框架包含三个主要模块：力估计模块、规划模块和控制模块。力估计模块负责处理触觉传感器的输入，规划模块基于估计的力进行操作路径规划，控制模块则执行相应的操作。

关键创新：GeoDEx的主要创新在于其统一的几何框架，能够有效处理不确定性，并与传统方法相比，显著提高了操作的成功率和效率。

关键设计：在设计中，框架采用了针对几何原语的特定参数设置，并优化了损失函数以适应不确定性环境，确保了在复杂操作中的稳定性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，GeoDEx框架在处理不准确和噪声的触觉传感器数据时，成功率显著提高，且在规划和力估计上实现了14倍的速度提升，相较于传统的二阶锥规划方法，表现出更优的性能。

🎯 应用场景

GeoDEx框架在机器人抓取、工具使用和其他需要精确力控制的操作中具有广泛的应用潜力。其能够有效提升机器人在不确定环境下的操作能力，未来可应用于医疗、制造和服务等多个领域，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Sense of touch that allows robots to detect contact and measure interaction forces enables them to perform challenging tasks such as grasping fragile objects or using tools. Tactile sensors in theory can equip the robots with such capabilities. However, accuracy of the measured forces is not on a par with those of the force sensors due to the potential calibration challenges and noise. This has limited the values these sensors can offer in manipulation applications that require force control. In this paper, we introduce GeoDEx, a unified estimation, planning, and control framework using geometric primitives such as plane, cone and ellipsoid, which enables dexterous as well as extrinsic manipulation in the presence of uncertain force readings. Through various experimental results, we show that while relying on direct inaccurate and noisy force readings from tactile sensors results in unstable or failed manipulation, our method enables successful grasping and extrinsic manipulation of different objects. Additionally, compared to directly running optimization using SOCP (Second Order Cone Programming), planning and force estimation using our framework achieves a 14x speed-up.