HandCept: A Visual-Inertial Fusion Framework for Accurate Proprioception in Dexterous Hands

📄 arXiv: 2505.08213v1 📥 PDF

作者: Junda Huang, Jianshu Zhou, Honghao Guo, Yunhui Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-13

备注: 8 pages, 7 figures, journal

💡 一句话要点

提出HandCept框架以解决灵巧手的本体感知问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 视觉-惯性融合 本体感知 灵巧手 扩展卡尔曼滤波器 机器人操作 动态环境 零样本学习

📋 核心要点

  1. 灵巧手的本体感知面临体积和通用性限制，传统方法在动态环境中难以实现准确的关节角度估计。
  2. HandCept框架通过视觉-惯性融合，利用手腕-mounted RGB-D相机和9轴IMU，采用扩展卡尔曼滤波器实现实时数据处理。
  3. 实验结果显示，HandCept的关节角度估计误差在2°到4°之间，且无明显漂移，显著优于传统的视觉或惯性方法。

📝 摘要（中文）

随着机器人技术向通用操作发展，灵巧手变得愈发重要。然而，灵巧手的本体感知仍然是一个瓶颈，主要由于体积和通用性限制。本文提出了HandCept，一个新颖的视觉-惯性本体感知框架，旨在克服传统关节角度估计方法的挑战。HandCept通过实时融合手腕-mounted RGB-D相机和9轴IMU，采用无延迟的扩展卡尔曼滤波器（EKF），实现了动态环境中准确且稳健的关节角度估计。实验结果表明，HandCept的关节角度估计误差在2°到4°之间，且没有明显漂移，优于仅使用视觉或惯性的方法。此外，我们验证了IMU系统的稳定性和一致性，展示了IMU间的共同基准框架简化了系统校准。为支持从仿真到现实的转移，我们还开源了高保真渲染管道，这对在没有真实世界基准的情况下进行训练至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决灵巧手的本体感知问题，现有方法在动态环境中面临关节角度估计不准确和漂移等挑战。

核心思路：提出HandCept框架，通过视觉-惯性数据融合，利用手腕-mounted RGB-D相机和9轴IMU，实时处理数据以提高关节角度估计的准确性和鲁棒性。

技术框架：整体架构包括数据采集模块（RGB-D相机和IMU）、数据融合模块（扩展卡尔曼滤波器），以及输出模块（关节角度估计）。数据通过EKF进行实时融合，以减少延迟和漂移。

关键创新：最重要的创新在于采用了零样本学习方法，结合视觉和惯性信息，显著提高了关节角度估计的准确性，尤其是在动态环境中。

关键设计：在设计中，使用了9轴IMU以提高数据的准确性，并通过共同基准框架简化了IMU系统的校准过程，确保了系统的稳定性和一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HandCept在关节角度估计方面的误差仅为2°到4°，且无明显漂移，显著优于传统的视觉或惯性方法，展示了其在动态环境中的优越性能。这一成果为灵巧手的应用提供了强有力的支持。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、医疗机器人、虚拟现实和人机交互等。通过提高灵巧手的本体感知能力，HandCept框架能够增强机器人在复杂环境中的操作能力，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

As robotics progresses toward general manipulation, dexterous hands are becoming increasingly critical. However, proprioception in dexterous hands remains a bottleneck due to limitations in volume and generality. In this work, we present HandCept, a novel visual-inertial proprioception framework designed to overcome the challenges of traditional joint angle estimation methods. HandCept addresses the difficulty of achieving accurate and robust joint angle estimation in dynamic environments where both visual and inertial measurements are prone to noise and drift. It leverages a zero-shot learning approach using a wrist-mounted RGB-D camera and 9-axis IMUs, fused in real time via a latency-free Extended Kalman Filter (EKF). Our results show that HandCept achieves joint angle estimation errors between $2^{\circ}$ and $4^{\circ}$ without observable drift, outperforming visual-only and inertial-only methods. Furthermore, we validate the stability and uniformity of the IMU system, demonstrating that a common base frame across IMUs simplifies system calibration. To support sim-to-real transfer, we also open-sourced our high-fidelity rendering pipeline, which is essential for training without real-world ground truth. This work offers a robust, generalizable solution for proprioception in dexterous hands, with significant implications for robotic manipulation and human-robot interaction.