Dense Force Estimation with an Event-based Optical Tactile Sensor

📄 arXiv: 2606.09451v1 📥 PDF

作者: Agis Politis, René Zurbrügg, Valentina Cavinato

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-06-08

💡 一句话要点

提出基于事件的光学触觉传感器的密集力估计方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 事件驱动传感器 光学触觉传感器 密集力估计 逆有限元法 机器人抓取 灵巧操作 高频控制

📋 核心要点

  1. 现有的视觉触觉传感器在高频操作中受限于帧率、运动模糊和带宽，无法实现高效的密集力估计。
  2. 本文提出了一种新框架，通过事件数据估计三维表面位移，并利用逆有限元法将其映射为力，克服了现有方法的局限性。
  3. 实验结果显示，该方法在力范围(4 N, 4 N, 20 N)内，平均绝对误差为(0.14 N, 0.10 N, 0.93 N)，表现出优异的重建精度。

📝 摘要（中文）

人类在灵巧操作中依赖于高时间分辨率的空间密集、几何和力感知触觉反馈。尽管基于视觉的触觉传感器能够实现密集力估计，但受限于相机帧率、运动模糊和数据带宽。事件驱动的光学触觉传感器提供了微秒级的时间分辨率和低运动模糊，但现有方法仅限于预测净力。本文首次提出了使用事件驱动光学触觉传感器进行密集三维力场重建的框架。该方法通过事件数据估计三维表面位移，并通过逆有限元法（iFEM）将其映射到力。实验结果表明，在高达100 Hz的频率下，重建的物理基础力的平均绝对误差为(0.14 N, 0.10 N, 0.93 N)，为机器人抓取和灵巧操作中的高频控制提供了重要的密集力反馈基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有基于视觉的触觉传感器在高频操作中无法实现密集力估计的问题，主要痛点在于帧率、运动模糊和数据带宽的限制。

核心思路：提出了一种新的框架，通过事件数据来估计三维表面位移，并使用逆有限元法（iFEM）将位移映射为力，从而实现高时间分辨率的密集力估计。

技术框架：整体架构包括事件数据的收集、三维表面位移的估计、通过逆有限元法进行力的映射，以及使用卷积神经网络预测法向位移。主要模块包括事件驱动的标记跟踪算法和训练好的神经网络。

关键创新：首次实现了基于事件的光学触觉传感器的密集三维力场重建，突破了现有方法仅能预测净力的局限，提供了更为丰富的力反馈信息。

关键设计：在方法中，采用了卷积神经网络来预测法向位移，并设计了事件驱动的标记跟踪算法来恢复剪切位移，确保了高精度的位移和力估计。实验中使用的损失函数和网络结构经过精心设计，以优化重建效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在力范围(4 N, 4 N, 20 N)内，重建的平均绝对误差为(0.14 N, 0.10 N, 0.93 N)，在100 Hz的操作频率下表现出优异的性能，显著优于现有的力估计方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、灵巧操作和人机交互等场景。通过提供高频率的密集力反馈，该方法能够显著提升机器人在复杂环境中的操作能力，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Humans rely on spatially dense, geometry and force-aware tactile feedback at high temporal resolution for dexterous manipulation. While vision-based tactile sensors enable dense force estimation, they are limited by camera frame rates, motion blur, and data bandwidth. Event-based optical tactile sensors offer an attractive alternative with microsecond temporal resolution and low motion blur, but existing methods are restricted to predicting only net forces. We introduce the first framework for dense 3D force field reconstruction using event-based optical tactile sensors. Our approach estimates 3D surface displacements from event data and maps them to forces via the inverse Finite Elements Method (iFEM). Shear displacements are recovered through the proposed event-based marker tracking algorithm, while normal displacements are predicted by a convolutional neural network trained on a collected dataset of synchronized force-displacement-event data. Experiments demonstrate accurate reconstruction of physically grounded forces, achieving a mean absolute error of (0.14 N, 0.10 N, 0.93 N) over force ranges up to (4 N, 4 N, 20 N), while operating at an average of 100 Hz. This work constitutes a first step toward enabling dense force feedback for high-frequency control in robotic grasping and dexterous manipulation.