Requirement-Driven Design of Whole-Body Social Tactile Sensing via Virtual Human-Robot Interaction
作者: Dakarai Crowder, Ruohan Zhang, Alexis E. Block, Wenzhen Yuan
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2026-07-13
备注: 8 pages, 6 figures, accepted to IROS 2026
💡 一句话要点
提出需求驱动的全身社交触觉感知设计以解决现有方法局限
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 社交机器人 触觉感知 人机交互 虚拟现实 数据集构建 需求驱动设计
📋 核心要点
- 现有的触觉感知方法受限于预定义的传感器配置，导致覆盖范围和识别手势的能力不足。
- 本文提出的需求驱动框架通过分析交互数据，直接推导出触觉感知的空间分辨率和传感器布置。
- 通过收集社交场景下的高分辨率接触数据，构建了一个包含5520次试验的开源数据集，为后续研究提供了量化基准。
📝 摘要（中文）
社交物理人机交互（spHRI）的触觉感知通常采用硬件驱动的方式设计，预定义的传感器配置限制了覆盖范围、空间分辨率和可识别手势的范围。本文提出了一种需求驱动的框架，直接从交互数据中推导出感知需求，特别是空间分辨率和传感器布置。通过基于虚拟现实的反馈平台，我们收集了多个社交场景下的高分辨率全身接触分布，识别出九种常见的社交触摸手势，并选择八种进行控制数据收集，最终获得了包含5520次试验的开源数据集。对接触分布和模拟触觉编码的分析为类人机器人平台上的皮肤覆盖和传感器密度提供了定量基准。尽管在单一机器人平台上进行了演示，该方法论设计为可转移至其他机器人形态，可能在硬件制造之前推导出特定形态的感知需求。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有社交物理人机交互中触觉感知设计的局限性，现有方法往往依赖于固定的传感器配置，导致感知能力不足。
核心思路：提出一种需求驱动的框架，通过分析真实交互数据来推导出所需的感知参数，确保传感器的布置和分辨率能够满足实际交互需求。
技术框架：整体流程包括数据收集、手势识别、接触分布分析和模拟触觉编码。首先通过虚拟现实平台收集高分辨率的接触数据，然后识别出常见的社交手势，最后进行数据分析以确定传感器的最佳配置。
关键创新：最重要的创新在于将需求驱动的设计理念应用于触觉感知，能够根据实际交互数据动态调整传感器配置，与传统的硬件驱动方法形成鲜明对比。
关键设计：在实验中，选择了八种社交触摸手势进行数据收集，使用了高分辨率的接触传感器，并对接触分布进行了详细分析，确保了数据的准确性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，通过需求驱动的设计方法，成功识别出九种社交触摸手势，并构建了5520次试验的开源数据集，为后续研究提供了重要的量化基准。这一方法在触觉感知的覆盖和分辨率方面显著优于传统硬件驱动方法。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交机器人、辅助护理机器人和人机交互系统等。通过优化触觉感知设计，能够提升机器人在社交场景中的表现，增强人机互动的自然性和有效性，未来可能推动智能机器人在日常生活中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Tactile sensing for social-physical human-robot interaction (spHRI) is designed in a hardware-driven manner, where predefined sensor configurations constrain coverage, spatial resolution, and the range of recognizable gestures. We propose a requirement-driven framework that derives sensing requirements, specifically spatial resolution and placement, directly from interaction data. Using a VR-based platform with haptic feedback, we collected high-resolution whole-body contact distributions across multiple social scenarios, from which we identified nine recurring social touch gestures. Eight gestures were selected for controlled data collection with 18 participants, yielding an open-source dataset of 5,520 trials. Analysis of contact distributions and simulated tactile encodings provides quantitative baselines for skin coverage and sensor density on a humanoid robot platform. While demonstrated on a single robot platform, the methodology is designed to be transferable to other robot morphologies, potentially enabling morphology-specific sensing requirements to be derived prior to hardware fabrication.