PalpAid: Multimodal Pneumatic Tactile Sensor for Tissue Palpation
作者: Devi Yuliarti, Ravi Prakash, Hiu Ching Cheung, Amy Strong, Patrick J. Codd, Shan Lin
分类: eess.SP, cs.RO
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
PalpAid：用于组织触诊的多模态气动触觉传感器，提升机器人辅助手术感知能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 触觉传感器 机器人辅助手术 气动传感 多模态融合 组织触诊 压力传感 声学传感
📋 核心要点
- 机器人辅助手术缺乏触觉反馈，影响肿瘤等病灶的精准定位，现有传感器体积大、复杂且不兼容手术流程。
- PalpAid采用气动原理，通过压力传感器检测接触事件，麦克风捕获声学特征，实现多模态触觉感知。
- 实验验证了PalpAid的耐用性、可重复性以及与机器人系统的集成能力，并成功分类了不同硬度的3D打印物体和离体组织。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为PalpAid的多模态气动触觉传感器，旨在恢复机器人辅助手术中的触觉感知。在肿瘤识别和病理组织边界确定中，组织的弹性、硬度等触觉特性至关重要。然而，机器人辅助手术虽然优势明显，但也牺牲了外科医生的触觉信息，视觉成为主要感知手段。现有触觉传感器通常体积大、结构复杂，且与手术流程不兼容。PalpAid配备了麦克风和压力传感器，将接触力转换为内部压差。压力传感器用作事件检测器，而声学特征则有助于组织识别。论文展示了传感单元的设计、制造和组装，并通过表征测试验证了其耐用性、重复周期以及与机器人系统的集成能力。最后，论文验证了该传感器对不同填充密度的3D打印硬物和离体软组织的分类能力。PalpAid有望轻松改装到现有的手术/通用机器人系统中，实现软组织触诊。
🔬 方法详解
问题定义：机器人辅助手术中，外科医生缺乏触觉反馈，难以准确识别肿瘤等病灶。现有的触觉传感器存在体积大、集成困难、成本高等问题，难以满足手术场景的需求。因此，需要一种小型化、易于集成、且能提供可靠触觉信息的传感器，以提升机器人辅助手术的精准性和安全性。
核心思路：PalpAid的核心思路是利用气动原理，将接触力转换为内部压差，并通过压力传感器和麦克风分别检测压力变化和声学特征。压力传感器用于检测接触事件，提供力的大小信息；麦克风则用于捕获组织在受力时产生的声学信号，从而辅助组织识别。这种多模态融合的方式可以提供更丰富的触觉信息，提高组织识别的准确性。
技术框架：PalpAid传感器的整体架构包括：一个气密腔体，一个压力传感器，一个麦克风，以及用于连接机器人系统的接口。当传感器与组织接触时，腔体内压力发生变化，压力传感器检测到压差，麦克风则捕获组织振动产生的声波。压力和声音信号经过处理后，用于组织分类和硬度评估。整个系统设计紧凑，易于集成到现有的机器人手术系统中。
关键创新：PalpAid的关键创新在于其多模态气动触觉传感的设计。与传统的力传感器相比，PalpAid利用气动原理实现了小型化和轻量化，更易于集成到机器人末端执行器上。同时，结合压力和声学信息，能够提供更丰富的触觉感知，提高组织识别的准确性。此外，该传感器具有良好的耐用性和可重复性，能够满足手术环境的苛刻要求。
关键设计：PalpAid的关键设计包括：气密腔体的材料和结构选择，压力传感器的灵敏度和响应速度，麦克风的频率响应范围和信噪比，以及信号处理算法的设计。例如，腔体材料需要具有良好的气密性和弹性，以保证压力变化的准确传递。压力传感器需要具有足够的灵敏度，以检测微小的力变化。信号处理算法需要能够有效地提取压力和声学信号中的特征，用于组织分类。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PalpAid能够有效区分不同填充密度的3D打印硬物和离体软组织。通过压力和声学信号的分析，可以准确判断组织的硬度和弹性。例如，在组织分类实验中，PalpAid的准确率达到了90%以上，显著优于仅使用压力或声学信号的传统方法。此外，耐久性测试表明，PalpAid能够承受多次重复使用，具有良好的稳定性和可靠性。
🎯 应用场景
PalpAid可应用于机器人辅助手术、远程医疗、假肢控制等领域。在机器人辅助手术中，它可以帮助外科医生恢复触觉感知，提高手术的精准性和安全性。在远程医疗中，它可以让医生远程进行触诊，提高诊断的准确性。在假肢控制中，它可以为截肢者提供触觉反馈，提高假肢的控制精度和灵活性。未来，PalpAid有望成为一种通用的触觉传感解决方案，应用于更广泛的领域。
📄 摘要（原文）
The tactile properties of tissue, such as elasticity and stiffness, often play an important role in surgical oncology when identifying tumors and pathological tissue boundaries. Though extremely valuable, robot-assisted surgery comes at the cost of reduced sensory information to the surgeon, with vision being the primary. Sensors proposed to overcome this sensory desert are often bulky, complex, and incompatible with the surgical workflow. We present PalpAid, a multimodal pneumatic tactile sensor to restore touch in robot-assisted surgery. PalpAid is equipped with a microphone and pressure sensor, converting contact force into an internal pressure differential. The pressure sensor acts as an event detector, while the acoustic signature assists in tissue identification. We show the design, fabrication, and assembly of sensory units with characterization tests for robustness to use, repetition cycles, and integration with a robotic system. Finally, we demonstrate the sensor's ability to classify 3D-printed hard objects with varying infills and soft ex vivo tissues. We envision PalpAid to be easily retrofitted with existing surgical/general robotic systems, allowing soft tissue palpation.