The Role of Touch: Towards Optimal Tactile Sensing Distribution in Anthropomorphic Hands for Dexterous In-Hand Manipulation

📄 arXiv: 2509.14984v1 📥 PDF

作者: João Damião Almeida, Egidio Falotico, Cecilia Laschi, José Santos-Victor

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

研究触觉在灵巧手内操作中的作用，优化拟人手部的触觉传感器分布

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 触觉感知 灵巧操作 拟人机械手 深度强化学习 传感器优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人灵巧操作中，往往忽略了手部非指尖区域的触觉信息，限制了操作的鲁棒性和效率。
  2. 该研究通过深度强化学习，分析不同手部区域触觉反馈对物体重定向任务的影响，寻找最佳传感器配置。
  3. 实验结果揭示了不同触觉感知配置对操作性能的影响，为拟人末端执行器的设计提供了指导。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了在手内操作任务中，特别是对于类人机器人系统，如何依赖分布式触觉感知来实现精确控制。虽然通常选择指尖放置传感器，但来自手部其他区域的触觉信息贡献往往被忽视。本文研究了来自手指和手掌不同区域的触觉反馈在执行手内物体重新定向任务中的影响。我们分析了来自手部不同部位的触觉反馈如何影响深度强化学习控制策略的鲁棒性，并研究了物体特征与最佳传感器位置之间的关系。我们确定了哪些触觉感知配置有助于提高操作的效率和准确性。我们的结果为设计和使用具有增强操作能力的拟人末端执行器提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决拟人机械手中触觉传感器优化分布的问题，现有方法通常只关注指尖的触觉信息，忽略了手掌和其他手指区域的触觉反馈，导致在复杂的手内操作任务中，控制策略的鲁棒性和效率受到限制。因此，如何确定最佳的触觉传感器配置，充分利用手部各个区域的触觉信息，是本研究要解决的关键问题。

核心思路：论文的核心思路是通过深度强化学习，训练控制策略，并分析不同手部区域的触觉反馈对控制策略性能的影响。通过比较不同传感器配置下的控制策略的鲁棒性和准确性，从而确定最佳的传感器分布。这种方法能够量化不同区域触觉信息的重要性，并为传感器布局提供依据。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：首先，建立一个拟人机械手的仿真环境，该环境能够模拟手内物体操作任务。其次，使用深度强化学习算法（具体算法未知）训练控制策略，该策略能够根据触觉反馈控制机械手完成物体重定向任务。然后，通过改变触觉传感器的位置和数量，评估不同传感器配置下控制策略的性能。最后，分析实验结果，确定最佳的传感器分布。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了手部不同区域的触觉反馈对灵巧操作的影响，并提出了基于深度强化学习的传感器优化配置方法。与以往主要关注指尖触觉信息的研究不同，该研究强调了手掌和其他手指区域触觉信息的重要性，并为拟人机械手的触觉传感器设计提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计包括：1. 精确的拟人机械手仿真环境，能够模拟真实的触觉反馈。2. 合适的深度强化学习算法，能够有效地训练控制策略。3. 多样化的物体重定向任务，能够全面评估不同传感器配置的性能。4. 详细的实验分析，能够揭示不同区域触觉信息的重要性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

该研究通过深度强化学习，量化了手部不同区域触觉信息对物体重定向任务的影响。实验结果表明，合理分布触觉传感器可以显著提高操作的鲁棒性和准确性。虽然具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，但研究结果为优化拟人机械手的触觉传感器设计提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更灵巧、更智能的拟人机器人手，提升其在复杂环境下的操作能力。例如，在医疗手术机器人中，优化的触觉感知可以提高手术的精确性和安全性；在工业自动化领域，可以实现更灵活的装配和操作任务；在康复机器人领域，可以帮助患者恢复手部功能。

📄 摘要（原文）

In-hand manipulation tasks, particularly in human-inspired robotic systems, must rely on distributed tactile sensing to achieve precise control across a wide variety of tasks. However, the optimal configuration of this network of sensors is a complex problem, and while the fingertips are a common choice for placing sensors, the contribution of tactile information from other regions of the hand is often overlooked. This work investigates the impact of tactile feedback from various regions of the fingers and palm in performing in-hand object reorientation tasks. We analyze how sensory feedback from different parts of the hand influences the robustness of deep reinforcement learning control policies and investigate the relationship between object characteristics and optimal sensor placement. We identify which tactile sensing configurations contribute to improving the efficiency and accuracy of manipulation. Our results provide valuable insights for the design and use of anthropomorphic end-effectors with enhanced manipulation capabilities.