A Neuromorphic Incipient Slip Detection System using Papillae Morphology

📄 arXiv: 2509.09546v1 📥 PDF

作者: Yanhui Lu, Zeyu Deng, Stephen J. Redmond, Efi Psomopoulou, Benjamin Ward-Cherrier

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-11

备注: 7 pages, 12 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RAL), under review

💡 一句话要点

提出一种基于乳突形态的神经形态初始滑动检测系统，用于提升机器人操作安全性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 神经形态计算 触觉传感 初始滑动检测 脉冲神经网络 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有边缘平台上的滑动检测系统面临能耗挑战，限制了其在机器人操作中的应用。
  2. 该研究提出一种基于NeuroTac传感器和脉冲卷积神经网络的神经形态系统，用于高效检测初始滑动。
  3. 实验结果表明，该系统能以高精度（94.33%）分类滑动状态，并在完全滑动前至少360ms检测到初始滑动。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种神经形态触觉传感系统，用于检测初始滑动，从而实现早期干预，防止物体滑落并提高机器人操作的安全性。该系统基于NeuroTac传感器，该传感器具有基于突出乳突的皮肤，并采用脉冲卷积神经网络（SCNN）进行滑动状态分类。在传感器运动引起的滑动条件下，SCNN模型在三种类别（无滑动、初始滑动和完全滑动）中实现了94.33%的分类准确率。在动态重力引起的滑动验证条件下，对SCNN最终层脉冲计数进行时间平滑后，该系统在所有试验中均能在完全滑动前至少360毫秒检测到初始滑动，始终在完全滑动发生之前识别出初始滑动。这些结果表明，该神经形态系统具有稳定且响应迅速的初始滑动检测能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中物体滑动检测的问题，特别是初始滑动（incipient slip）的早期检测。现有的滑动检测系统在边缘设备上的部署面临能耗限制，难以实现实时、高效的检测，从而影响了机器人操作的安全性。

核心思路：论文的核心思路是利用神经形态计算的低功耗特性，结合具有乳突结构的触觉传感器，以及脉冲神经网络（SNN）的高效信息处理能力，构建一个低功耗、高响应的初始滑动检测系统。通过模拟生物触觉感知机制，实现对细微滑动信号的敏感捕捉。

技术框架：该系统主要包含两个核心模块：NeuroTac触觉传感器和脉冲卷积神经网络（SCNN）。NeuroTac传感器具有基于突出乳突的皮肤，能够将触觉信息转化为电信号。SCNN则负责对传感器输出的电信号进行处理和分类，识别出无滑动、初始滑动和完全滑动三种状态。系统首先通过NeuroTac传感器采集触觉数据，然后将数据输入到SCNN中进行特征提取和分类，最后输出滑动状态的预测结果。为了提高检测的鲁棒性，对SCNN最终层脉冲计数进行了时间平滑处理。

关键创新：该研究的关键创新在于将神经形态计算与具有乳突结构的触觉传感器相结合，构建了一个低功耗、高响应的初始滑动检测系统。与传统的基于深度学习的滑动检测方法相比，该系统具有更低的功耗和更高的实时性。此外，利用SCNN处理触觉传感器输出的脉冲信号，能够更有效地提取滑动相关的特征。

关键设计：SCNN的网络结构未知，但可以推测其设计目标是提取时空特征，以区分不同的滑动状态。时间平滑处理的具体方法未知，但其目的是降低噪声干扰，提高检测的稳定性。乳突结构的具体参数未知，但其设计目标是提高传感器对细微滑动的敏感度。损失函数未知，但可以推测是交叉熵损失函数，用于训练SCNN进行滑动状态分类。

📊 实验亮点

该系统在传感器运动引起的滑动条件下，SCNN模型实现了94.33%的滑动状态分类准确率。在动态重力引起的滑动验证条件下，该系统在所有试验中均能在完全滑动前至少360毫秒检测到初始滑动，证明了其稳定且响应迅速的初始滑动检测能力。该系统能够始终在完全滑动发生之前识别出初始滑动。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作、假肢控制、虚拟现实等领域。在机器人操作中，该系统能够帮助机器人更安全、更精确地抓取和操作物体，防止物体滑落。在假肢控制中，该系统能够为假肢提供触觉反馈，提高假肢的灵活性和控制精度。在虚拟现实中，该系统能够增强用户的沉浸感和交互体验。

📄 摘要（原文）

Detecting incipient slip enables early intervention to prevent object slippage and enhance robotic manipulation safety. However, deploying such systems on edge platforms remains challenging, particularly due to energy constraints. This work presents a neuromorphic tactile sensing system based on the NeuroTac sensor with an extruding papillae-based skin and a spiking convolutional neural network (SCNN) for slip-state classification. The SCNN model achieves 94.33% classification accuracy across three classes (no slip, incipient slip, and gross slip) in slip conditions induced by sensor motion. Under the dynamic gravity-induced slip validation conditions, after temporal smoothing of the SCNN's final-layer spike counts, the system detects incipient slip at least 360 ms prior to gross slip across all trials, consistently identifying incipient slip before gross slip occurs. These results demonstrate that this neuromorphic system has stable and responsive incipient slip detection capability.