Single-Pixel Tactile Skin via Compressive Sampling

📄 arXiv: 2511.16898v1 📥 PDF

作者: Ariel Slepyan, Laura Xing, Rudy Zhang, Nitish Thakor

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-11-21

备注: 24 pages, 6 main figures, 6 supplemental figures

💡 一句话要点

提出基于压缩感知的单像素触觉皮肤，解决大面积触觉传感的数据瓶颈问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 触觉皮肤 压缩感知 电子皮肤 机器人 人机界面 分布式传感 自适应重建

📋 核心要点

  1. 传统大面积电子皮肤受限于布线复杂性和数据瓶颈，难以实现高速触觉感知。
  2. SPTS通过压缩感知，将多个传感器的信息压缩到单个输出通道，简化布线并降低数据量。
  3. 实验证明SPTS能高速进行物体分类和瞬态动力学捕捉，并支持自适应重建以提高响应速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种单像素触觉皮肤（SPTS）的新范例，它利用压缩感知技术通过单个输出通道重建整个传感器阵列的丰富触觉信息。该方法通过直接的电路级实现，每个传感元件配备一个微型控制器，将动态加权的模拟信号贡献给全局总和，从而在硬件中执行分布式压缩感知。这种灵活的、可菊花链连接的设计简化了布线，只需几根输入线和一个输出，并显著减少了测量需求，优于传统的栅格扫描方法。实验结果表明，该系统能够以有效的3500 FPS进行物体分类，并捕获瞬态动态，将8毫秒的弹丸撞击分解为23帧。该系统支持自适应重建，传感保真度随测量时间而变化，从而能够使用低至7%的总数据快速定位接触点，然后逐步细化为高保真图像，这对于响应式机器人系统至关重要。这项工作为机器人和人机界面实现大规模触觉智能提供了一条有效的途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大面积电子皮肤面临着布线复杂和数据传输瓶颈的问题。传统的栅格扫描方法需要逐个读取每个传感器的值，导致数据量巨大，限制了传感速度和系统的可扩展性。因此，需要一种能够高效获取和处理触觉信息的方法，以满足机器人、假肢和人机界面等应用的需求。

核心思路：本文的核心思路是利用压缩感知技术，将多个传感器的信息压缩到一个单一的输出通道中。每个传感器节点通过微控制器对信号进行动态加权，并将加权后的信号汇总到一个全局总和中。通过这种方式，整个传感器阵列的信息被压缩到一个单一的模拟信号中，从而大大减少了数据量和布线复杂度。

技术框架：SPTS系统的整体架构包括多个传感元件，每个传感元件配备一个微型控制器。这些传感元件以菊花链的方式连接，形成一个灵活的传感器阵列。每个传感元件根据压缩感知的原理，对其感知的触觉信息进行加权，并将加权后的模拟信号贡献给一个全局总和。最终，通过一个单一的输出通道读取这个全局总和，并使用压缩感知算法重建原始的触觉图像。系统支持自适应重建，可以根据测量时间调整传感保真度。

关键创新：SPTS的关键创新在于其直接的电路级压缩感知实现。与传统的先采集所有数据再进行压缩的方案不同，SPTS在硬件层面实现了分布式压缩感知，从而大大提高了数据处理速度和效率。此外，SPTS的自适应重建能力允许系统根据需求调整传感保真度，从而在快速响应和高精度感知之间取得平衡。

关键设计：每个传感元件的微控制器负责生成动态加权系数，这些系数基于压缩感知算法预先计算。加权系数的设计需要保证能够从单个输出信号中准确重建原始触觉图像。此外，系统的布线设计也至关重要，需要保证信号的完整性和减少噪声干扰。自适应重建算法根据测量时间动态调整重建参数，以实现快速定位和高精度成像。

📊 实验亮点

实验结果表明，SPTS系统能够以有效的3500 FPS进行物体分类，显著高于传统方法的帧率。此外，SPTS能够捕获瞬态动力学，将8毫秒的弹丸撞击分解为23帧，展示了其高速传感能力。自适应重建实验表明，仅使用7%的总数据即可快速定位接触点，然后逐步细化为高保真图像，验证了其在快速响应和高精度感知方面的优势。

🎯 应用场景

SPTS技术在机器人、假肢和人机界面等领域具有广泛的应用前景。它可以用于提高机器人的触觉感知能力，使其能够更好地与环境互动。在假肢领域，SPTS可以为截肢者提供更自然和灵敏的触觉反馈。此外，SPTS还可以用于开发新型的人机界面，例如触觉显示器和虚拟现实设备，从而增强用户体验。

📄 摘要（原文）

Development of large-area, high-speed electronic skins is a grand challenge for robotics, prosthetics, and human-machine interfaces, but is fundamentally limited by wiring complexity and data bottlenecks. Here, we introduce Single-Pixel Tactile Skin (SPTS), a paradigm that uses compressive sampling to reconstruct rich tactile information from an entire sensor array via a single output channel. This is achieved through a direct circuit-level implementation where each sensing element, equipped with a miniature microcontroller, contributes a dynamically weighted analog signal to a global sum, performing distributed compressed sensing in hardware. Our flexible, daisy-chainable design simplifies wiring to a few input lines and one output, and significantly reduces measurement requirements compared to raster scanning methods. We demonstrate the system's performance by achieving object classification at an effective 3500 FPS and by capturing transient dynamics, resolving an 8 ms projectile impact into 23 frames. A key feature is the support for adaptive reconstruction, where sensing fidelity scales with measurement time. This allows for rapid contact localization using as little as 7% of total data, followed by progressive refinement to a high-fidelity image - a capability critical for responsive robotic systems. This work offers an efficient pathway towards large-scale tactile intelligence for robotics and human-machine interfaces.