Tracing Energy Flow: Learning Tactile-based Grasping Force Control to Prevent Slippage in Dynamic Object Interaction
作者: Cheng-Yu Kuo, Hirofumi Shin, Takamitsu Matsubara
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-24
备注: 8 pages. Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
💡 一句话要点
提出基于触觉能量流的抓取力控制方法，解决动态交互中物体滑落问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 触觉感知 抓取力控制 能量流 机器人操作 模型预测控制
📋 核心要点
- 现有方法难以在动态交互中有效调节抓取力，尤其是在物体属性未知和外部传感不可靠的情况下，容易发生滑落。
- 该论文提出了一种基于触觉的能量抽象方法，将物体视为能量容器，通过手指施加功率与物体保持能量的差异来判断滑落风险。
- 实验结果表明，该方法能够在几分钟内学习抓取力控制，有效减少滑落，并延长抓取时间，无需外部传感或物体先验知识。
📝 摘要（中文）
在动态物体交互中，调节抓取力以减少滑落仍然是一个根本性的挑战，尤其是在物体被多个滚动接触操纵、具有未知属性（如质量或表面条件）以及外部传感不可靠时。受人类即使在没有视觉线索的情况下也能通过触摸快速调节抓取力的能力启发，本文旨在使机器人手能够快速探索物体，并在运动和有限传感下学习触觉驱动的抓取力控制。我们提出了一种物理信息能量抽象，将物体建模为虚拟能量容器。手指施加的功率与物体保持的能量之间的不一致性，为推断滑移感知稳定性提供了物理基础信号。在此基础上，我们采用基于模型的学习和规划，从触觉传感中有效地建模能量动态，并执行实时抓取力优化。在仿真和硬件中的实验表明，我们的方法可以在几分钟内从头开始学习抓取力控制，有效地减少滑落，并在不同的运动-物体对中延长抓取持续时间，所有这些都不依赖于外部传感或先前的物体知识。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动态物体交互中，机器人手在物体属性未知、外部传感不可靠的情况下，如何通过触觉信息控制抓取力，从而防止物体滑落的问题。现有方法通常依赖于精确的物体模型或外部视觉信息，难以适应复杂和不确定的环境。
核心思路：论文的核心思路是将物体视为一个虚拟的能量容器，通过分析手指施加的功率与物体自身能量变化之间的关系来判断抓取的稳定性。如果手指施加的能量大于物体保持的能量，则可能发生滑落。通过学习这种能量动态，可以实时调整抓取力，从而防止滑落。
技术框架：整体框架包括三个主要模块：1) 触觉数据采集：利用触觉传感器获取手指与物体接触时的力、位置等信息。2) 能量动态建模：基于物理信息，将物体建模为能量容器，并学习手指施加功率与物体能量变化之间的关系。3) 抓取力优化：基于能量动态模型，实时优化抓取力，以最小化滑落风险。
关键创新：最重要的创新点在于提出了基于物理信息的能量抽象方法，将复杂的抓取问题简化为能量流动问题。这种方法不需要精确的物体模型或外部视觉信息，仅通过触觉信息即可实现抓取力控制。与传统方法相比，该方法更具鲁棒性和适应性。
关键设计：论文采用基于模型的学习方法，利用高斯过程回归（Gaussian Process Regression）来建模能量动态。损失函数设计为最小化预测能量变化与实际能量变化之间的差异。抓取力优化采用模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）方法，在每个时间步长预测未来一段时间内的能量变化，并调整抓取力以最小化滑落风险。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够在几分钟内从零开始学习抓取力控制，显著减少滑落的发生。在仿真和硬件实验中，该方法在不同的运动-物体对上都表现出良好的性能，能够有效地延长抓取持续时间。与没有触觉反馈的基线方法相比，该方法能够显著提高抓取的成功率和稳定性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作场景，例如：工业自动化中对不同形状和材质的物体进行抓取和装配；服务机器人中对日常物品进行安全可靠的抓取；以及在未知环境中进行探索和操作的机器人。该方法无需预先了解物体属性，具有很强的通用性和适应性，能够显著提高机器人的操作能力和安全性。
📄 摘要（原文）
Regulating grasping force to reduce slippage during dynamic object interaction remains a fundamental challenge in robotic manipulation, especially when objects are manipulated by multiple rolling contacts, have unknown properties (such as mass or surface conditions), and when external sensing is unreliable. In contrast, humans can quickly regulate grasping force by touch, even without visual cues. Inspired by this ability, we aim to enable robotic hands to rapidly explore objects and learn tactile-driven grasping force control under motion and limited sensing. We propose a physics-informed energy abstraction that models the object as a virtual energy container. The inconsistency between the fingers' applied power and the object's retained energy provides a physically grounded signal for inferring slip-aware stability. Building on this abstraction, we employ model-based learning and planning to efficiently model energy dynamics from tactile sensing and perform real-time grasping force optimization. Experiments in both simulation and hardware demonstrate that our method can learn grasping force control from scratch within minutes, effectively reduce slippage, and extend grasp duration across diverse motion-object pairs, all without relying on external sensing or prior object knowledge.