Multimodal Sensing for Robot-Assisted Sub-Tissue Feature Detection in Physiotherapy Palpation
作者: Tian-Ao Ren, Jorge Garcia, Seongheon Hong, Jared Grinberg, Hojung Choi, Julia Di, Hao Li, Dmitry Grinberg, Mark R. Cutkosky
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-24
备注: 6 pages, 9 figures, submitted to DMD2026
💡 一句话要点
提出一种多模态触觉传感器，用于机器人辅助的物理治疗触诊中亚组织特征检测。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人触诊 多模态传感 触觉成像 力/力矩传感 软组织特征检测
📋 核心要点
- 软组织触诊中，单纯依赖力反馈难以准确识别亚组织特征，易受环境变化影响。
- 设计多模态传感器，融合高分辨率视觉触觉成像与六轴力/力矩传感，提升感知能力。
- 实验证明，结合触觉图像与力反馈能更可靠地检测表面下特征，实现更精确的机器人触诊。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种紧凑的多模态传感器，它集成了基于视觉的高分辨率触觉成像和一个六轴力/力矩传感器。机器人触诊通常依赖于力感应，但在软组织环境中，力信号变化大，无法可靠地揭示细微的表面下特征。在具有不同表面下肌腱几何形状的硅胶模型上的实验表明，单独的力信号经常产生模糊的响应，而触觉图像则揭示了在存在、直径、深度、交叉和多重性方面的清晰结构差异。然而，精确的力跟踪对于在物理治疗互动期间保持安全、一致的接触仍然至关重要。初步结果表明，结合触觉和力模态能够实现鲁棒的表面下特征检测和受控的机器人触诊。
🔬 方法详解
问题定义：机器人辅助物理治疗触诊中，仅依赖力传感器难以准确识别软组织内部的细微结构特征。软组织环境的复杂性导致力信号的波动性大，使得区分不同亚组织特征（如肌腱的直径、深度、交叉等）变得困难。现有方法缺乏足够的分辨率和鲁棒性，无法满足精确触诊的需求。
核心思路：论文的核心思路是将视觉触觉成像与力/力矩传感相结合，利用视觉触觉成像提供高分辨率的表面形变信息，弥补力传感器在区分细微结构特征方面的不足。同时，保留力/力矩传感，以确保安全、稳定的接触和精确的力控制。通过融合两种模态的信息，实现对亚组织特征的更鲁棒和准确的检测。
技术框架：该方法的核心是一个紧凑的多模态传感器，它包含两个主要模块：1) 基于视觉的触觉成像模块：该模块利用高分辨率相机和弹性触觉表面，通过分析触觉表面形变来获取接触区域的形貌信息。2) 六轴力/力矩传感器：该传感器用于测量接触力的大小和方向，提供力反馈控制所需的信息。这两个模块的数据被融合，用于亚组织特征的检测和机器人触诊的控制。
关键创新：该论文的关键创新在于将高分辨率视觉触觉成像与六轴力/力矩传感集成到一个紧凑的传感器中，并证明了这种多模态融合能够显著提高亚组织特征检测的准确性和鲁棒性。与传统方法相比，该方法能够提供更丰富的感知信息，从而更好地应对软组织环境的复杂性。
关键设计：触觉成像模块采用高分辨率相机，并优化了弹性触觉表面的材料和几何形状，以提高形变信息的敏感性和分辨率。力/力矩传感器选用高精度传感器，并进行了校准，以确保力反馈控制的准确性。数据融合策略采用加权融合的方式，根据不同模态的可靠性动态调整权重。具体的参数设置和网络结构（如果使用）在论文中可能未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在检测硅胶模型中不同表面下肌腱几何形状时，单独使用力信号经常产生模糊的响应，而触觉图像能够清晰地揭示结构差异，包括肌腱的存在、直径、深度、交叉和多重性。结合触觉和力模态能够实现更鲁棒的表面下特征检测，提升机器人触诊的控制精度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人辅助的物理治疗、康复训练、手术导航等领域。通过更精确的亚组织特征检测，机器人可以更好地辅助医生进行诊断和治疗，提高治疗效果和安全性。此外，该技术还可用于软体机器人的控制和人机交互等领域，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Robotic palpation relies on force sensing, but force signals in soft-tissue environments are variable and cannot reliably reveal subtle subsurface features. We present a compact multimodal sensor that integrates high-resolution vision-based tactile imaging with a 6-axis force-torque sensor. In experiments on silicone phantoms with diverse subsurface tendon geometries, force signals alone frequently produce ambiguous responses, while tactile images reveal clear structural differences in presence, diameter, depth, crossings, and multiplicity. Yet accurate force tracking remains essential for maintaining safe, consistent contact during physiotherapeutic interaction. Preliminary results show that combining tactile and force modalities enables robust subsurface feature detection and controlled robotic palpation.