Human-Inspired Soft Anthropomorphic Hand System for Neuromorphic Object and Pose Recognition Using Multimodal Signals

📄 arXiv: 2509.02275v1 📥 PDF

作者: Fengyi Wang, Xiangyu Fu, Nitish Thakor, Gordon Cheng

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-02

💡 一句话要点

提出一种受人类启发的软体拟人手系统，利用多模态信号进行神经形态物体和姿态识别。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 软体机器人 神经形态计算 多模态融合 脉冲神经网络 物体识别 材料分类 触觉感知

📋 核心要点

  1. 现有软体手在物体识别和材料分类方面存在精度不足的问题，难以实现高效鲁棒的感知。
  2. 该论文设计了一种受人类感觉系统启发的软体拟人手，并结合神经形态计算，模拟人手的多模态感知能力。
  3. 实验结果表明，该系统在物体识别方面达到了97.14%的准确率，并利用新型微分器神经元模型提升了材料分类性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种受人类感觉系统启发的软体拟人手，该手配备了多种传感器，旨在模拟人手的各种感觉模式，包括触觉、本体感觉和热觉信号。该系统采用生物学启发的编码方案，将多模态感觉数据转换为脉冲序列，从而可以通过脉冲神经网络（SNN）进行高效处理。利用这些神经形态信号，所提出的框架在不同姿势下的物体识别中实现了 97.14% 的准确率，显著优于先前在软手上的研究。此外，我们还引入了一种新型的微分器神经元模型，通过捕获动态热响应来增强材料分类。实验结果表明了多模态感觉融合的优势，并突出了神经形态方法在机器人系统中实现高效、鲁棒和类人感知的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有软体手在物体识别和材料分类任务中，由于缺乏对多模态信息的有效融合和处理，导致识别精度和鲁棒性不足。特别是在动态环境和复杂交互中，传统方法难以充分利用触觉、本体感觉和热觉等多种感觉信息，限制了其应用范围。

核心思路：该论文的核心思路是模仿人类感觉系统，设计一种能够融合多模态感觉信息的软体拟人手，并利用神经形态计算的优势，实现高效、鲁棒的感知能力。通过将感觉信息编码为脉冲序列，并使用脉冲神经网络进行处理，可以模拟生物神经系统的运作方式，从而提高系统的感知性能。

技术框架：该系统主要包括三个阶段：1）多模态传感器数据采集：利用安装在软体手上的触觉、本体感觉和热觉传感器，采集物体和环境的信息。2）生物启发编码：将采集到的多模态感觉数据转换为脉冲序列，模拟神经元的放电行为。3）脉冲神经网络处理：使用脉冲神经网络对脉冲序列进行处理，实现物体识别和材料分类等任务。

关键创新：该论文的关键创新点在于：1）设计了一种受人类感觉系统启发的软体拟人手，能够同时感知触觉、本体感觉和热觉信息。2）提出了一种新型的微分器神经元模型，能够有效捕获动态热响应，从而提高材料分类的准确性。3）将多模态感觉信息与神经形态计算相结合，实现了高效、鲁棒的物体识别和材料分类。

关键设计：在传感器方面，选择了能够模拟人手感觉的触觉、本体感觉和热觉传感器。在编码方面，采用了生物启发的编码方案，将感觉数据转换为脉冲序列。在网络结构方面，使用了脉冲神经网络，并引入了新型的微分器神经元模型。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

该研究在物体识别任务中取得了显著的性能提升，在不同姿势下的物体识别准确率达到了 97.14%，显著优于先前在软手上的研究。此外，通过引入新型的微分器神经元模型，该系统在材料分类方面也取得了较好的效果，能够有效区分不同的材料。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能机器人、康复机器人、人机交互等领域。例如，在智能制造中，该软体手可以用于抓取和操作各种形状和材质的物体；在康复领域，可以帮助残疾人恢复手部功能；在人机交互方面，可以实现更加自然和直观的交互方式。未来，该技术有望进一步发展，实现更加智能和灵活的机器人系统。

📄 摘要（原文）

The human somatosensory system integrates multimodal sensory feedback, including tactile, proprioceptive, and thermal signals, to enable comprehensive perception and effective interaction with the environment. Inspired by the biological mechanism, we present a sensorized soft anthropomorphic hand equipped with diverse sensors designed to emulate the sensory modalities of the human hand. This system incorporates biologically inspired encoding schemes that convert multimodal sensory data into spike trains, enabling highly-efficient processing through Spiking Neural Networks (SNNs). By utilizing these neuromorphic signals, the proposed framework achieves 97.14% accuracy in object recognition across varying poses, significantly outperforming previous studies on soft hands. Additionally, we introduce a novel differentiator neuron model to enhance material classification by capturing dynamic thermal responses. Our results demonstrate the benefits of multimodal sensory fusion and highlight the potential of neuromorphic approaches for achieving efficient, robust, and human-like perception in robotic systems.