A multi-modal tactile fingertip design for robotic hands to enhance dexterous manipulation

📄 arXiv: 2510.05382v1 📥 PDF

作者: Zhuowei Xu, Zilin Si, Kevin Zhang, Oliver Kroemer, Zeynep Temel

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-06

💡 一句话要点

提出一种低成本多模态触觉指尖设计，增强机器人灵巧操作能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 触觉感知 机器人灵巧操作 多模态融合 应变计 接触式麦克风

📋 核心要点

  1. 机器人灵巧操作对触觉感知有很高需求，但现有触觉传感器成本高昂、集成困难，信息提取也存在挑战。
  2. 该论文提出一种低成本、易于制造的多模态触觉指尖，集成了应变计和接触式麦克风，分别感知静态力和振动。
  3. 实验表明，该指尖能有效感知力和材料属性，并在视觉遮挡等复杂操作中显著提升机器人性能，例如纸杯计数。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种低成本、易于制造、适应性强且结构紧凑的机器人手触觉指尖设计，集成了多模态触觉传感器。该设计使用应变计传感器捕获静态力，并使用接触式麦克风传感器测量接触过程中的高频振动。这些触觉传感器集成在一个紧凑的设计中，传感器占用空间极小，并且所有传感器都位于指尖内部，因此不易受到交互造成的直接磨损。传感器特性分析表明，应变计传感器可提供0-5N范围内可重复的二维平面力测量，而接触式麦克风传感器能够区分接触材料的属性。我们将该设计应用于三个灵巧操作任务，这些任务的视觉遮挡程度从零到完全不等。实验结果表明，不同的触觉传感模式可以灵活地应用于操作的不同阶段，单独使用或与视觉观察结合使用，以提高任务性能。例如，我们可以精确地从一叠纸杯中数出并取出所需数量的纸杯，成功率达到100％，这在仅使用视觉的情况下很难实现。

🔬 方法详解

问题定义：机器人灵巧操作需要精确的触觉反馈，但现有触觉传感器存在成本高、集成难、易损坏等问题，限制了其在机器人手中的广泛应用。尤其是在视觉信息不足或完全缺失的情况下，触觉感知的重要性更加凸显。

核心思路：该论文的核心思路是设计一种低成本、易于制造且鲁棒的多模态触觉指尖，通过集成应变计和接触式麦克风，同时感知静态力和高频振动信息。这种多模态融合的方式旨在提供更全面、可靠的触觉感知，从而提升机器人的操作精度和适应性。

技术框架：该触觉指尖的设计主要包含以下几个部分：1) 应变计传感器，用于测量指尖受到的静态力；2) 接触式麦克风传感器，用于检测接触时产生的高频振动；3) 紧凑的指尖结构，将所有传感器集成在内部，以保护传感器免受外部磨损；4) 数据采集和处理模块，用于将传感器信号转换为可用的力或振动信息。整个流程是从接触开始，传感器采集数据，然后进行信号处理和特征提取，最后用于控制机器人的操作。

关键创新：该论文的关键创新在于将应变计和接触式麦克风集成到同一个紧凑的指尖设计中，实现了多模态触觉感知。与传统的单一触觉传感器相比，这种多模态融合的方式能够提供更丰富的信息，例如力的大小、方向以及接触材料的属性。此外，将传感器内置于指尖内部的设计也提高了传感器的鲁棒性和使用寿命。

关键设计：应变计传感器的选择和布局需要仔细考虑，以确保能够准确测量二维平面内的力。接触式麦克风传感器的灵敏度也需要进行调整，以适应不同材料的振动特性。此外，指尖的材料和形状也需要进行优化，以提高触觉感知的灵敏度和准确性。论文中没有明确提及具体的参数设置、损失函数或网络结构，可能使用了简单的信号处理方法进行数据分析。

📊 实验亮点

实验结果表明，该触觉指尖能够准确测量0-5N范围内的二维平面力，并有效区分不同材料的属性。在纸杯计数任务中，该系统在视觉完全遮挡的情况下实现了100%的成功率，这表明触觉感知在复杂操作中具有重要作用。此外，该设计具有低成本、易于制造的特点，使其更易于在实际机器人系统中推广应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的机器人应用场景，例如：工业自动化中的精密装配、医疗机器人中的微创手术、家庭服务机器人中的物品抓取和操作等。通过提供更可靠的触觉反馈，可以显著提高机器人的操作精度和安全性，使其能够更好地适应复杂和不确定的环境。

📄 摘要（原文）

Tactile sensing holds great promise for enhancing manipulation precision and versatility, but its adoption in robotic hands remains limited due to high sensor costs, manufacturing and integration challenges, and difficulties in extracting expressive and reliable information from signals. In this work, we present a low-cost, easy-to-make, adaptable, and compact fingertip design for robotic hands that integrates multi-modal tactile sensors. We use strain gauge sensors to capture static forces and a contact microphone sensor to measure high-frequency vibrations during contact. These tactile sensors are integrated into a compact design with a minimal sensor footprint, and all sensors are internal to the fingertip and therefore not susceptible to direct wear and tear from interactions. From sensor characterization, we show that strain gauge sensors provide repeatable 2D planar force measurements in the 0-5 N range and the contact microphone sensor has the capability to distinguish contact material properties. We apply our design to three dexterous manipulation tasks that range from zero to full visual occlusion. Given the expressiveness and reliability of tactile sensor readings, we show that different tactile sensing modalities can be used flexibly in different stages of manipulation, solely or together with visual observations to achieve improved task performance. For instance, we can precisely count and unstack a desired number of paper cups from a stack with 100\% success rate which is hard to achieve with vision only.