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

GeoDEx：力不确定性下触觉灵巧操作和外力操作的统一几何框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 触觉灵巧操作 外力操作 力不确定性 几何框架 二阶锥规划

📋 核心要点

  1. 现有触觉传感器在力控制操作中受限于校准挑战和噪声，导致力读数不准确，影响操作的稳定性和可靠性。
  2. GeoDEx框架利用几何基元（平面、锥体、椭球）统一估计、规划和控制，从而在不确定力读数下实现灵巧操作和外力操作。
  3. 实验表明，GeoDEx框架能成功抓取和操作不同物体，且规划和力估计速度比直接使用SOCP优化提升14倍。

📝 摘要（中文）

触觉允许机器人检测接触并测量交互力，使其能够执行抓取易碎物体或使用工具等具有挑战性的任务。理论上，触觉传感器可以赋予机器人这种能力。然而，由于潜在的校准挑战和噪声，测量力的精度与力传感器相比仍有差距。这限制了这些传感器在需要力控制的操作应用中的价值。本文介绍了一种统一的估计、规划和控制框架GeoDEx，它使用平面、锥体和椭球等几何基元，从而能够在存在不确定的力读数的情况下进行灵巧操作和外力操作。通过各种实验结果表明，虽然依赖触觉传感器直接提供的、不准确且噪声大的力读数会导致操作不稳定或失败，但我们的方法能够成功抓取和外力操作不同的物体。此外，与直接使用SOCP（二阶锥规划）进行优化相比，使用我们的框架进行规划和力估计可实现14倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决触觉传感器在力控制操作中，由于噪声和校准问题导致力读数不准确，进而影响机器人灵巧操作和外力操作的问题。现有方法依赖于精确的力反馈，当触觉传感器提供的数据质量不高时，会导致操作失败或不稳定。

核心思路：论文的核心思路是利用几何基元（平面、锥体、椭球）来表示接触状态和力分布，从而将不确定的力读数转化为几何约束。通过在几何空间中进行推理和规划，可以有效地处理力不确定性，提高操作的鲁棒性。这种方法避免了直接依赖不准确的力读数进行控制，而是利用几何关系来推断和预测力的行为。

技术框架：GeoDEx框架包含三个主要模块：1) 力估计模块：利用触觉传感器数据和几何基元（如平面、锥体、椭球）来估计接触力和位置。2) 规划模块：基于估计的力和几何约束，规划机器人的运动轨迹，以实现期望的操作目标。3) 控制模块：根据规划的轨迹，控制机器人的运动，并利用触觉反馈进行实时的调整和修正。整个框架采用迭代的方式进行，不断优化力和运动的估计和规划，以提高操作的精度和鲁棒性。

关键创新：最重要的技术创新点在于将力估计、规划和控制统一到一个几何框架中。与传统方法直接使用不准确的力读数进行控制不同，GeoDEx利用几何基元来表示接触状态和力分布，从而有效地处理力不确定性。此外，该框架还实现了规划和力估计的加速，显著提高了计算效率。

关键设计：GeoDEx框架的关键设计包括：1) 使用平面、锥体和椭球等几何基元来表示接触状态和力分布。2) 设计了一种基于二阶锥规划（SOCP）的优化算法，用于估计接触力和规划机器人的运动轨迹。3) 采用迭代的方式进行力估计和运动规划，不断优化操作的精度和鲁棒性。论文中还提到与直接运行SOCP优化相比，该框架实现了14倍的加速，但未提供关于具体参数设置或损失函数的详细信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GeoDEx框架在依赖不准确和噪声大的触觉传感器数据时，能够成功抓取和操作不同的物体，而直接使用原始力读数会导致操作失败。此外，与直接使用SOCP进行优化相比，GeoDEx框架的规划和力估计速度提升了14倍，显著提高了计算效率。这些结果验证了GeoDEx框架在处理力不确定性方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

GeoDEx框架可应用于各种需要灵巧操作和外力操作的机器人应用场景，例如：抓取易碎物体、装配精密零件、使用工具进行加工等。该框架尤其适用于触觉传感器精度不高或存在噪声的环境，能够提高机器人的操作稳定性和可靠性，降低操作失败的风险。未来，该框架有望应用于医疗机器人、服务机器人和工业机器人等领域。

📄 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.