Active Tactile Exploration for Rigid Body Pose and Shape Estimation
作者: Ethan K. Gordon, Bruke Baraki, Hien Bui, Michael Posa
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-15
备注: 8 pages, 6 figures
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于主动触觉探索的刚体位姿与形状估计方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 主动触觉探索 刚体位姿估计 形状估计 机器人操作 预期信息增益
📋 核心要点
- 通用机器人操作需要处理先前未见过的物体，测试时学习物理精确的模型可以显著提高数据效率、可预测性和任务间的重用性。
- 该论文提出了一种基于主动触觉探索的学习框架，用于同时估计刚性物体的形状和位置，旨在最小化机器人运动并提高数据效率。
- 实验结果表明，该方法能够在模拟和真实机器人环境中，利用少量触觉数据快速学习物体的几何形状，并优于随机探索策略。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种学习与探索框架，仅使用触觉数据来同时确定刚性物体的形状和位置，并最大限度地减少机器人运动。该方法基于接触丰富的系统识别的最新进展，构建了一个损失函数，该函数惩罚物理约束违反，而不会引入刚体接触中固有的数值刚度。通过优化此损失，可以在首次接触后使用少于10秒的随机收集数据来学习长方体和凸多面体几何形状。探索方案旨在最大化预期信息增益，并在模拟和真实机器人实验中实现更快的学习。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作任务中，处理未知的刚性物体是一个挑战。传统的视觉方法容易受到遮挡的影响，而触觉感知虽然对遮挡具有鲁棒性，但其时间稀疏性使得在线探索需要谨慎设计以保证数据效率。此外，直接接触可能导致物体移动，因此需要同时估计物体的形状和位置。
核心思路：该论文的核心思路是利用主动触觉探索，通过优化预期信息增益来指导机器人进行触觉采样，从而在尽可能少的触觉交互中，同时学习物体的形状和位姿。关键在于设计一个能够有效利用触觉信息，并能处理刚体接触约束的损失函数。
技术框架：该方法包含以下几个主要模块：1) 触觉数据采集模块，通过机器人上的触觉传感器获取与物体的接触信息。2) 基于接触丰富的系统识别的损失函数构建模块，该损失函数惩罚物理约束违反。3) 优化模块，通过优化损失函数来学习物体的形状和位姿。4) 主动探索模块，通过最大化预期信息增益来选择下一个触觉探索动作。整体流程是：机器人首先进行初始触觉接触，然后根据当前估计的物体形状和位姿，利用主动探索策略选择下一个触觉探索动作，采集新的触觉数据，并更新物体形状和位姿的估计，重复此过程直到满足停止条件。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于预期信息增益的主动触觉探索策略，能够有效地指导机器人进行触觉采样，从而提高学习效率。2) 构建了一个能够处理刚体接触约束的损失函数，该损失函数避免了传统刚体接触模型中固有的数值刚度问题。
关键设计：损失函数的设计是关键。该损失函数基于接触丰富的系统识别，旨在惩罚物理约束违反，同时避免引入数值刚度。主动探索策略通过最大化预期信息增益来选择下一个触觉探索动作。具体而言，预期信息增益的计算涉及到对物体形状和位姿的不确定性的估计，以及对不同触觉探索动作可能带来的信息增益的预测。论文中使用了特定的优化算法来最小化损失函数，并最大化预期信息增益。具体的参数设置和网络结构（如果使用神经网络）在论文中应该有详细描述。
📊 实验亮点
该论文的实验结果表明，所提出的主动触觉探索方法能够显著提高刚体位姿与形状估计的效率。在模拟和真实机器人实验中，该方法仅需少于10秒的随机数据即可学习长方体和凸多面体几何形状。与随机探索策略相比，该方法能够更快地收敛到准确的物体形状和位姿估计。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、自动化装配、物体识别与定位等领域。例如，在未知环境下，机器人可以通过主动触觉探索快速学习物体的形状和位姿，从而实现精确抓取和操作。该方法还可以用于质量检测，通过触觉感知判断物体的形状和尺寸是否符合要求。未来，该技术有望应用于更复杂的机器人任务，例如在拥挤环境中进行物体操作。
📄 摘要（原文）
General robot manipulation requires the handling of previously unseen objects. Learning a physically accurate model at test time can provide significant benefits in data efficiency, predictability, and reuse between tasks. Tactile sensing can compliment vision with its robustness to occlusion, but its temporal sparsity necessitates careful online exploration to maintain data efficiency. Direct contact can also cause an unrestrained object to move, requiring both shape and location estimation. In this work, we propose a learning and exploration framework that uses only tactile data to simultaneously determine the shape and location of rigid objects with minimal robot motion. We build on recent advances in contact-rich system identification to formulate a loss function that penalizes physical constraint violation without introducing the numerical stiffness inherent in rigid-body contact. Optimizing this loss, we can learn cuboid and convex polyhedral geometries with less than 10s of randomly collected data after first contact. Our exploration scheme seeks to maximize Expected Information Gain and results in significantly faster learning in both simulated and real-robot experiments. More information can be found at https://dairlab.github.io/activetactile