TranTac: Leveraging Transient Tactile Signals for Contact-Rich Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2509.16550v1 📥 PDF

作者: Yinghao Wu, Shuhong Hou, Haowen Zheng, Yichen Li, Weiyi Lu, Xun Zhou, Yitian Shao

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-09-20

备注: 8 pages, 7 figures

💡 一句话要点

TranTac：利用瞬态触觉信号实现高接触力度的机器人操作

🎯 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: 触觉传感 机器人操作 瞬态信号 Transformer 扩散策略 姿态估计 精细操作 惯性测量单元

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作在视觉受限场景下，难以精确调整物体姿态，依赖触觉但现有方案灵敏度不足或数据需求过高。
  2. TranTac通过在夹具末端集成微型IMU，检测微米级形变，捕捉瞬态触觉信号，用于姿态调整。
  3. 实验表明，TranTac在插入任务中优于纯视觉和力/力矩传感方案，并具有一定的泛化能力。

📝 摘要（中文）

在视觉感知不足以检测错位的情况下，机器人操作任务（如钥匙插入锁或USB设备插入端口）可能会失败。触觉传感对于机器人监测任务状态并进行精确、及时的调整至关重要。现有的触觉传感解决方案要么对细微变化不敏感，要么需要过多的传感器数据。本文介绍了一种数据高效且低成本的触觉传感和控制框架TranTac，它将单个接触敏感的6轴惯性测量单元集成到机器人夹具的弹性体尖端中，以完成精细的插入任务。我们定制的传感系统可以检测微米级的动态平移和扭转变形，从而能够跟踪被抓取物体视觉上难以察觉的姿态变化。通过利用基于Transformer的编码器和扩散策略，TranTac可以模仿人类在插入过程中夹具尖端检测到的瞬态触觉线索进行插入操作。这些线索使机器人能够动态控制和校正被抓取物体的6自由度姿态。当与视觉结合使用时，TranTac在物体抓取和插入任务上的平均成功率为79%，优于仅使用视觉策略和使用末端执行器6D力/扭矩传感增强的策略。接触定位性能也通过仅使用触觉的未对准插入任务进行了验证，平均成功率为88%。我们通过在单个棱柱-槽对上训练TranTac并在未见过的数据（包括USB插头和金属钥匙）上进行测试来评估其泛化能力，发现插入任务仍然可以完成，平均成功率接近70%。所提出的框架可能会激发用于精细操作任务的新型机器人触觉传感系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人精细操作任务中，由于视觉感知局限性导致的操作失败问题。现有触觉传感方案存在两个主要痛点：一是灵敏度不足，无法捕捉细微的接触变化；二是数据量过大，增加了计算负担和系统复杂性。这些问题限制了机器人在复杂环境下的操作能力，例如钥匙插入锁孔、USB插入端口等。

核心思路：论文的核心思路是利用瞬态触觉信号，即在接触过程中产生的动态形变信息，来感知物体姿态的细微变化。通过在机器人夹具的弹性体尖端集成微型6轴IMU，可以高精度地检测接触过程中产生的微米级平移和扭转变形。这些瞬态触觉信号能够提供视觉难以捕捉的物体姿态信息，从而帮助机器人进行精确的姿态调整和操作。

技术框架：TranTac框架主要包含三个部分：触觉传感系统、数据处理模块和控制策略。触觉传感系统由集成在夹具尖端的6轴IMU组成，用于采集接触过程中的加速度和角速度数据。数据处理模块利用Transformer编码器对原始传感器数据进行特征提取，将瞬态触觉信号转化为高维特征向量。控制策略采用扩散策略，根据提取的特征向量生成控制指令，从而调整机器人夹具的姿态，完成插入等操作。

关键创新：TranTac的关键创新在于以下几个方面：一是提出了基于微型IMU的瞬态触觉传感方法，能够高精度地检测接触过程中的微小形变；二是利用Transformer编码器对瞬态触觉信号进行特征提取，提高了数据利用率和感知精度；三是采用扩散策略生成控制指令，实现了基于触觉反馈的动态姿态调整。

关键设计：在触觉传感系统设计方面，论文选择了接触敏感的6轴IMU，并将其集成到夹具的弹性体尖端，以提高传感灵敏度。在数据处理方面，论文采用了Transformer编码器，并针对触觉信号的特点进行了优化。在控制策略方面，论文采用了扩散策略，通过模仿人类操作行为，实现了更加自然和高效的控制。

📊 实验亮点

TranTac在物体抓取和插入任务上的平均成功率为79%，显著优于仅使用视觉策略（成功率未知）和使用末端执行器6D力/扭矩传感增强的策略（成功率未知）。在仅使用触觉的未对准插入任务中，TranTac的平均成功率达到88%。此外，在未见过的数据集上进行测试，TranTac的平均成功率接近70%，表明其具有一定的泛化能力。

🎯 应用场景

TranTac框架具有广泛的应用前景，可应用于各种需要精细操作的机器人任务中，例如电子元件组装、医疗手术机器人、精密仪器维护等。该研究的实际价值在于提高了机器人在复杂环境下的操作能力和鲁棒性，降低了对视觉感知的依赖。未来，TranTac有望应用于更多领域，例如智能家居、自动化生产线等，实现更加智能化和自动化的操作。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation tasks such as inserting a key into a lock or plugging a USB device into a port can fail when visual perception is insufficient to detect misalignment. In these situations, touch sensing is crucial for the robot to monitor the task's states and make precise, timely adjustments. Current touch sensing solutions are either insensitive to detect subtle changes or demand excessive sensor data. Here, we introduce TranTac, a data-efficient and low-cost tactile sensing and control framework that integrates a single contact-sensitive 6-axis inertial measurement unit within the elastomeric tips of a robotic gripper for completing fine insertion tasks. Our customized sensing system can detect dynamic translational and torsional deformations at the micrometer scale, enabling the tracking of visually imperceptible pose changes of the grasped object. By leveraging transformer-based encoders and diffusion policy, TranTac can imitate human insertion behaviors using transient tactile cues detected at the gripper's tip during insertion processes. These cues enable the robot to dynamically control and correct the 6-DoF pose of the grasped object. When combined with vision, TranTac achieves an average success rate of 79% on object grasping and insertion tasks, outperforming both vision-only policy and the one augmented with end-effector 6D force/torque sensing. Contact localization performance is also validated through tactile-only misaligned insertion tasks, achieving an average success rate of 88%. We assess the generalizability by training TranTac on a single prism-slot pair and testing it on unseen data, including a USB plug and a metal key, and find that the insertion tasks can still be completed with an average success rate of nearly 70%. The proposed framework may inspire new robotic tactile sensing systems for delicate manipulation tasks.