TacLoc: Global Tactile Localization on Objects from a Registration Perspective

📄 arXiv: 2603.10565v1 📥 PDF

作者: Zirui Zhang, Boyang Zhang, Fumin Zhang, Huan Yin

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-11

备注: 8 pages, 12 figures

💡 一句话要点

TacLoc：提出一种基于点云配准的物体全局触觉定位方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 触觉定位 点云配准 机器人操作 姿态估计 图论 表面法线

📋 核心要点

  1. 现有触觉定位方法依赖触觉模拟或预训练模型，泛化性和效率受限，难以应对复杂环境。
  2. TacLoc将触觉定位问题转化为点云配准任务，利用图论方法和表面法线信息进行高效姿态估计。
  3. 实验表明，TacLoc无需预训练即可在YCB数据集和真实物体上实现良好的定位性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为TacLoc的新型触觉定位框架，旨在解决机器人操作中视觉感知被遮挡时物体姿态估计的问题。TacLoc将该问题转化为一个一次性的点云配准任务。该方法引入了一种基于图论的部分到整体配准方法，利用来自触觉传感的密集点云和表面法线，实现高效且精确的姿态估计。TacLoc无需渲染数据或预训练模型，通过法线引导的图剪枝和假设验证流程，提高了性能。TacLoc在YCB数据集上进行了广泛的评估，并在两种不同的视觉-触觉传感器上进行了真实物体的实验验证。

🔬 方法详解

问题定义：在机器人操作中，尤其是在抓取物体时，视觉信息经常被遮挡，导致难以准确估计物体姿态。现有的基于触觉的定位方法通常依赖于触觉模拟数据或者预训练模型，这限制了它们在不同物体和环境下的泛化能力，并且计算效率较低。因此，如何在无需大量训练数据的情况下，实现高效准确的触觉定位是一个关键问题。

核心思路：TacLoc的核心思路是将触觉定位问题转化为一个点云配准问题。具体来说，利用触觉传感器获取物体表面的局部点云信息，然后将这些局部点云与物体的完整三维模型进行配准，从而估计出物体在空间中的姿态。这种方法避免了对大量训练数据的依赖，并且可以利用现有的点云配准算法进行优化。

技术框架：TacLoc的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 触觉数据采集：使用触觉传感器获取物体表面的局部点云和表面法线信息。2) 图构建：基于采集到的点云数据构建图结构，其中节点表示点云中的点，边表示点之间的关系。3) 图剪枝：利用表面法线信息对图进行剪枝，去除不相关的边，减少计算复杂度。4) 假设生成与验证：生成多个可能的姿态假设，并利用点云配准算法对每个假设进行验证，选择最佳的姿态估计结果。

关键创新：TacLoc的关键创新在于将触觉定位问题转化为点云配准问题，并提出了一种基于图论的部分到整体配准方法。该方法利用表面法线信息进行图剪枝，减少了计算复杂度，提高了配准的准确性。此外，TacLoc无需渲染数据或预训练模型，具有良好的泛化能力。

关键设计：TacLoc的关键设计包括：1) 法线引导的图剪枝：利用表面法线信息对图进行剪枝，去除不相关的边，减少计算复杂度。具体来说，如果两个点之间的法线方向差异较大，则认为它们之间的边是不相关的，可以被剪除。2) 假设验证流程：生成多个可能的姿态假设，并利用迭代最近点（ICP）算法对每个假设进行验证，选择最佳的姿态估计结果。3) 损失函数：使用点到面的距离作为损失函数，衡量配准的误差。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TacLoc在YCB数据集上进行了广泛的评估，实验结果表明，该方法在姿态估计的准确性和效率方面均优于现有的方法。此外，TacLoc还在两种不同的视觉-触觉传感器上进行了真实物体的实验验证，证明了其在实际应用中的可行性。具体性能数据未知，但论文强调了其无需预训练和渲染数据，具有更好的泛化能力。

🎯 应用场景

TacLoc在机器人操作领域具有广泛的应用前景，例如在拥挤或光线不足的环境中，机器人可以通过触觉感知来定位和抓取物体。该技术还可以应用于医疗机器人、工业自动化等领域，提高机器人的自主性和适应性。未来，TacLoc可以进一步扩展到更复杂的物体和环境，实现更鲁棒和精确的触觉定位。

📄 摘要（原文）

Pose estimation is essential for robotic manipulation, particularly when visual perception is occluded during gripper-object interactions. Existing tactile-based methods generally rely on tactile simulation or pre-trained models, which limits their generalizability and efficiency. In this study, we propose TacLoc, a novel tactile localization framework that formulates the problem as a one-shot point cloud registration task. TacLoc introduces a graph-theoretic partial-to-full registration method, leveraging dense point clouds and surface normals from tactile sensing for efficient and accurate pose estimation. Without requiring rendered data or pre-trained models, TacLoc achieves improved performance through normal-guided graph pruning and a hypothesis-and-verification pipeline. TacLoc is evaluated extensively on the YCB dataset. We further demonstrate TacLoc on real-world objects across two different visual-tactile sensors.