Hydrosoft: Non-Holonomic Hydroelastic Models for Compliant Tactile Manipulation

📄 arXiv: 2509.13126v1 📥 PDF

作者: Miquel Oller, An Dang, Nima Fazeli

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-16

💡 一句话要点

提出Hydrosoft模型，解决柔顺触觉操作中非完整约束下的水弹性建模问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 触觉传感器 柔顺操作 水弹性模型 非完整约束 轨迹优化

📋 核心要点

  1. 现有触觉传感器研究未能充分利用其柔顺性，导致难以捕捉复杂的非线性动力学。
  2. Hydrosoft模型通过扩展对象状态空间，显式包含柔顺传感器产生的分布式力，实现路径依赖行为建模。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效模拟接触力分布和动态表面积变化，并支持基于梯度的轨迹优化。

📝 摘要（中文）

触觉传感器因其感知能力而备受重视，能够提供机器人与抓取物体之间隐藏界面的丰富信息。然而，其固有的柔顺性——力交互的关键驱动因素——仍未得到充分探索。核心挑战在于捕捉这些被动柔顺元件引入的复杂非线性动力学。本文提出了一种计算高效的非完整约束水弹性模型，该模型能够准确地模拟路径相关的接触力分布和动态表面积变化。核心思想是扩展对象的状态空间，显式地包含由柔顺传感器产生的分布式力。我们的可微公式不仅考虑了路径相关行为，还支持基于梯度的轨迹优化，从而与高分辨率触觉反馈无缝集成。我们通过一系列模拟和真实世界的实验证明了该方法的有效性，并强调了对传感器动力学路径依赖性进行建模的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的触觉操作方法难以准确建模柔顺触觉传感器带来的复杂非线性动力学，特别是路径依赖的接触力分布和动态表面积变化。这限制了机器人与环境进行精确和稳定的交互，尤其是在需要力控制的场景下。现有方法通常忽略了触觉传感器的柔顺性，或者使用过于简化的模型，无法捕捉其动态特性。

核心思路：Hydrosoft模型的核心思路是将柔顺触觉传感器视为一种水弹性体，并将其动态特性纳入到机器人操作的规划和控制中。通过扩展对象的状态空间，显式地建模传感器产生的分布式力，从而能够捕捉路径依赖的行为。这种方法允许对接触力进行更精确的预测和控制，从而提高操作的精度和鲁棒性。

技术框架：Hydrosoft模型的整体框架包括以下几个主要模块：1) 传感器建模：使用非完整约束的水弹性模型来描述柔顺触觉传感器的动态特性。2) 状态空间扩展：将传感器产生的分布式力纳入到对象的状态空间中，从而能够显式地建模传感器与环境之间的交互。3) 轨迹优化：使用基于梯度的优化方法来生成机器人轨迹，从而实现对接触力的精确控制。4) 触觉反馈集成：将高分辨率触觉反馈信息集成到控制循环中，从而提高操作的鲁棒性。

关键创新：Hydrosoft模型最重要的技术创新点在于其非完整约束的水弹性建模方法，该方法能够准确地捕捉柔顺触觉传感器的动态特性，并显式地建模路径依赖的接触力分布和动态表面积变化。与现有方法相比，Hydrosoft模型能够更精确地预测和控制接触力，从而提高操作的精度和鲁棒性。此外，该模型的可微性使其能够与基于梯度的轨迹优化方法无缝集成。

关键设计：Hydrosoft模型的关键设计包括：1) 使用有限元方法来离散化水弹性模型，从而实现高效的计算。2) 使用隐式积分方法来求解水弹性模型的动力学方程，从而保证数值稳定性。3) 设计合适的损失函数，以鼓励机器人轨迹生成过程中对接触力的精确控制。4) 使用自动微分工具来计算损失函数的梯度，从而实现基于梯度的轨迹优化。

📊 实验亮点

论文通过模拟和真实世界的实验验证了Hydrosoft模型的有效性。实验结果表明，该模型能够准确地预测接触力分布和动态表面积变化，并支持基于梯度的轨迹优化。与传统方法相比，Hydrosoft模型能够显著提高机器人操作的精度和鲁棒性。具体性能数据未知，但论文强调了建模传感器动力学路径依赖性的重要性。

🎯 应用场景

Hydrosoft模型可应用于需要精确力控制的机器人操作任务中，例如精密装配、医疗手术、以及复杂环境下的物体操作。该模型能够提高机器人与环境交互的精度和鲁棒性，降低操作风险。未来，该研究可促进更智能、更安全的机器人触觉操作系统的发展，并推动触觉感知在机器人领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Tactile sensors have long been valued for their perceptual capabilities, offering rich insights into the otherwise hidden interface between the robot and grasped objects. Yet their inherent compliance -- a key driver of force-rich interactions -- remains underexplored. The central challenge is to capture the complex, nonlinear dynamics introduced by these passive-compliant elements. Here, we present a computationally efficient non-holonomic hydroelastic model that accurately models path-dependent contact force distributions and dynamic surface area variations. Our insight is to extend the object's state space, explicitly incorporating the distributed forces generated by the compliant sensor. Our differentiable formulation not only accounts for path-dependent behavior but also enables gradient-based trajectory optimization, seamlessly integrating with high-resolution tactile feedback. We demonstrate the effectiveness of our approach across a range of simulated and real-world experiments and highlight the importance of modeling the path dependence of sensor dynamics.