The MOTIF Hand: A Robotic Hand for Multimodal Observations with Thermal, Inertial, and Force Sensors

📄 arXiv: 2506.19201v1 📥 PDF

作者: Hanyang Zhou, Haozhe Lou, Wenhao Liu, Enyu Zhao, Yue Wang, Daniel Seita

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-24

💡 一句话要点

提出MOTIF手以解决多模态传感器集成不足问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态传感器 机器人手 热成像 深度感知 灵巧操作 安全抓取 物体识别

📋 核心要点

  1. 现有多指机器人手在热传感和扭矩感知方面能力不足，限制了其灵巧操作的应用。
  2. MOTIF手通过集成多种传感器（如热成像、深度传感器等）来增强机器人手的感知能力，以实现更复杂的操作。
  3. 实验结果表明，MOTIF手在安全抓取和物体识别方面表现出色，能够有效区分外观相同但质量不同的物体。

📝 摘要（中文）

随着多指机器人手的灵巧操作需求增加，现有设计在热传感和扭矩感知方面存在不足。本研究提出了MOTIF手，这是一种新颖的多模态机器人手，扩展了LEAP手的功能，集成了密集的触觉信息、深度传感器、热成像相机、IMU传感器和视觉传感器。MOTIF手设计相对低成本（低于4000美元）且易于复制。通过实验验证了其在两个代表性任务中的多模态感知能力：首先，将热感知集成到3D重建中，以指导温度感知的安全抓取；其次，展示了该手能够区分外观相同但质量不同的物体，超越了仅依赖视觉的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有多指机器人手在热传感和扭矩感知方面的不足，导致其在复杂操作中的局限性。

核心思路：提出MOTIF手，通过集成多种传感器（如热成像、深度传感器等），增强机器人手的多模态感知能力，以实现更灵活和安全的抓取操作。

技术框架：MOTIF手的整体架构包括多个模块：密集触觉传感器、深度传感器、热成像相机、IMU传感器和视觉传感器，各模块协同工作以提供丰富的环境信息。

关键创新：MOTIF手的最大创新在于其多模态传感器的集成，特别是热成像和深度感知的结合，使其能够在复杂环境中进行温度感知的安全抓取，超越了传统仅依赖视觉的方法。

关键设计：在设计中，MOTIF手的传感器布局经过精心规划，以确保各传感器之间的协同工作，此外，采用了适合的损失函数和网络结构，以优化多模态数据的融合和处理。

📊 实验亮点

实验结果显示，MOTIF手在安全抓取任务中，能够有效利用热传感信息进行3D重建，提升了抓取的安全性和准确性。此外，MOTIF手在区分外观相同但质量不同的物体方面表现优异，相较于传统视觉方法，识别准确率显著提高。

🎯 应用场景

MOTIF手的设计具有广泛的应用潜力，特别是在需要精细操作和环境感知的领域，如医疗机器人、服务机器人和工业自动化。其多模态感知能力将提升机器人在复杂环境中的适应性和安全性，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Advancing dexterous manipulation with multi-fingered robotic hands requires rich sensory capabilities, while existing designs lack onboard thermal and torque sensing. In this work, we propose the MOTIF hand, a novel multimodal and versatile robotic hand that extends the LEAP hand by integrating: (i) dense tactile information across the fingers, (ii) a depth sensor, (iii) a thermal camera, (iv), IMU sensors, and (v) a visual sensor. The MOTIF hand is designed to be relatively low-cost (under 4000 USD) and easily reproducible. We validate our hand design through experiments that leverage its multimodal sensing for two representative tasks. First, we integrate thermal sensing into 3D reconstruction to guide temperature-aware, safe grasping. Second, we show how our hand can distinguish objects with identical appearance but different masses - a capability beyond methods that use vision only.