MicCheck: Repurposing Off-the-Shelf Pin Microphones for Easy and Low-Cost Contact Sensing

📄 arXiv: 2511.18299v1 📥 PDF

作者: Steven Oh, Tai Inui, Magdeline Kuan, Jia-Yeu Lin

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-23

💡 一句话要点

MicCheck：利用现成领夹麦克风实现简易低成本的接触感知

🎯 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: 接触感知 声学传感 机器人操作 模仿学习 低成本传感器

📋 核心要点

  1. 机器人操作任务依赖大量接触信息，但现有模仿学习方法主要依赖视觉，难以捕捉刚度、粗糙度、滑动等细微交互线索。
  2. MicCheck利用现成的领夹麦克风作为低成本接触传感器，通过分析接触产生的声学信号来实现感知和控制。
  3. 实验表明，MicCheck在材料分类和操作任务中表现出色，显著提高了模仿学习的成功率，并简化了硬件集成。

📝 摘要（中文）

本研究提出MicCheck，一种即插即用的声学传感方法，将现成的蓝牙领夹麦克风改造为低成本的接触传感器。麦克风夹在3D打印的夹具插件中，并通过标准USB接收器传输音频，无需定制电子元件或驱动程序。尽管其结构简单，麦克风提供的信号足以用于感知和控制。在材料分类中，它在四种交互类型（敲击、轻敲、慢压、拖动）的10类基准测试中实现了92.9%的准确率。对于操作任务，将领夹麦克风集成到带有开源硬件的模仿学习流程中，将拾取和倾倒任务的成功率从0.40提高到0.80，并能够可靠地执行接触丰富的技能，如拔插和基于声音的分类。与高分辨率触觉传感器相比，领夹麦克风以空间细节换取成本和易于集成性，为在低成本机器人设置中部署声学接触传感提供了一种实用途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作任务中的模仿学习方法主要依赖视觉信息，难以准确感知接触带来的细微变化，如材料的刚度、表面的粗糙度以及物体间的滑动等。传统的触觉传感器虽然可以弥补这一缺陷，但往往价格昂贵、结构复杂，且集成困难，限制了其在低成本机器人系统中的应用。

核心思路：MicCheck的核心思路是将廉价且易于获取的领夹麦克风重新用作接触传感器。通过分析物体接触时产生的声学信号，提取与接触相关的特征，从而实现对接触事件的感知和控制。这种方法避免了复杂的硬件设计和集成，降低了成本，并提高了系统的易用性。

技术框架：MicCheck的整体框架包括以下几个主要模块：1) 领夹麦克风：负责采集接触过程中产生的声学信号。2) 3D打印夹具：用于将麦克风固定在机器人夹具上，实现与物体的稳定接触。3) 音频处理模块：对麦克风采集的音频信号进行预处理，包括降噪、滤波等。4) 特征提取模块：从预处理后的音频信号中提取与接触相关的特征，如频率、能量等。5) 感知和控制模块：利用提取的特征进行材料分类、接触检测等感知任务，并根据感知结果控制机器人的动作。

关键创新：MicCheck最重要的技术创新点在于将现成的领夹麦克风重新用作接触传感器，并证明了其在机器人操作任务中的有效性。与传统的触觉传感器相比，MicCheck具有成本低、易于集成等优点，为低成本机器人系统提供了一种可行的接触感知方案。

关键设计：MicCheck的关键设计包括：1) 麦克风的选型：选择灵敏度高、噪声低的领夹麦克风，以保证信号质量。2) 夹具的设计：设计合适的夹具，使麦克风能够与物体稳定接触，并减少环境噪声的干扰。3) 特征的选择：选择能够有效区分不同接触事件的声学特征，如短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。4) 分类器的选择：选择合适的分类器，如支持向量机（SVM）、随机森林等，对材料进行分类。

📊 实验亮点

MicCheck在材料分类任务中，在包含敲击、轻敲、慢压和拖动四种交互方式的10类材料基准测试中，实现了92.9%的分类准确率。在机器人操作任务中，将MicCheck集成到模仿学习流程中，使得机器人拾取和倾倒任务的成功率从0.40提升至0.80，并且能够可靠地完成拔插和基于声音的分类等接触敏感型任务。

🎯 应用场景

MicCheck具有广泛的应用前景，可用于低成本机器人、自动化生产线、智能家居等领域。例如，可以用于机器人抓取、装配、检测等任务，提高机器人的操作精度和可靠性。此外，还可以用于智能家居设备，如智能门锁、智能开关等，实现更加安全和便捷的交互。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation tasks are contact-rich, yet most imitation learning (IL) approaches rely primarily on vision, which struggles to capture stiffness, roughness, slip, and other fine interaction cues. Tactile signals can address this gap, but existing sensors often require expensive, delicate, or integration-heavy hardware. In this work, we introduce MicCheck, a plug-and-play acoustic sensing approach that repurposes an off-the-shelf Bluetooth pin microphone as a low-cost contact sensor. The microphone clips into a 3D-printed gripper insert and streams audio via a standard USB receiver, requiring no custom electronics or drivers. Despite its simplicity, the microphone provides signals informative enough for both perception and control. In material classification, it achieves 92.9% accuracy on a 10-class benchmark across four interaction types (tap, knock, slow press, drag). For manipulation, integrating pin microphone into an IL pipeline with open source hardware improves the success rate on picking and pouring task from 0.40 to 0.80 and enables reliable execution of contact-rich skills such as unplugging and sound-based sorting. Compared with high-resolution tactile sensors, pin microphones trade spatial detail for cost and ease of integration, offering a practical pathway for deploying acoustic contact sensing in low-cost robot setups.