VTAP Gripper: Synergizing Fingertip Sensing and a Visuo-Tactile Active Palm for Dexterous In-Hand Manipulation
作者: Yuhao Zhou, Sheeraz Athar, Zhixian Hu, Binghao Huang, Yunzhu Li, Juan Wachs, Yu She
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-20
💡 一句话要点
提出VTAP抓手以解决灵巧抓取与操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视觉-触觉融合 灵巧抓手 多模态感知 遥操作 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的抓手设计在灵巧抓取和操作中存在局限，难以实现复杂任务的高效执行。
- 本文提出了一种结合视觉与触觉反馈的VTAP抓手，通过结构化的指-掌协同来提升抓取与操作能力。
- 实验结果显示，该系统在多种挑战性任务中表现优异，显著提高了操作性能，且无需复杂的人形设计。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种触觉反应抓手，集成了视觉-触觉主动掌（VTAP）和配备触觉阵列传感器的可变形、可重构手指。该设计利用结构化的指-掌协同和多模态感知，实现了稳健的抓取和精细操作。驱动的双模掌无缝结合了远程视觉定位与丰富的触觉反馈，显著扩展了系统的操作能力。为弥补人手运动与异构三指结构之间的体现差距，本文进一步提出了一种分阶段、手势条件的重定向框架，用于灵巧的遥操作。大量实验验证了该系统在一系列挑战性任务中的有效性，包括对YCB和易碎物体的反应式抓取、手内注射器重新定位和活塞驱动、直径小至3毫米的聚集物体的单独处理，以及视觉-触觉的插销入孔操作。结果表明，通过协调的指-掌交互和多模态感知，可以实现高效的操作性能，而无需依赖高自由度的人形设计。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有抓手在灵巧抓取和操作中的不足，尤其是在复杂任务中对高效性的需求。现有方法往往依赖于高自由度的人形设计，导致控制复杂性和成本增加。
核心思路：论文提出的VTAP抓手通过结合视觉和触觉反馈，利用指-掌的协同作用来实现稳健的抓取和精细的操作。这种设计旨在通过多模态感知提升抓手的操作能力。
技术框架：整体架构包括VTAP主动掌和可重构手指，前者负责长距离视觉定位和触觉反馈，后者则通过触觉阵列传感器实现对物体的精细操作。系统还引入了手势条件的重定向框架，以适应不同的操作需求。
关键创新：最重要的创新在于将视觉与触觉信息的融合应用于抓手设计中，形成了一种新的操作方式，区别于传统的高自由度设计，降低了复杂性。
关键设计：抓手的设计中，采用了可重构的手指结构和高灵敏度的触觉传感器，确保在操作过程中能够实时反馈触觉信息，同时通过优化的控制算法实现高效的抓取与操作。实验中使用的损失函数和网络结构经过精心设计，以适应多模态数据的处理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VTAP抓手在多项任务中表现出色，包括对YCB和易碎物体的抓取、手内注射器的操作等。与基线方法相比，操作性能显著提升，尤其在处理直径小至3毫米的聚集物体时，展示了其高效的抓取能力。
🎯 应用场景
该研究的VTAP抓手具有广泛的潜在应用场景，包括工业自动化、医疗机器人、服务机器人等领域。其灵巧的抓取与操作能力能够有效提升机器人在复杂环境中的工作效率，未来可能对智能制造和人机协作产生深远影响。
📄 摘要（原文）
This paper presents a tactile-reactive gripper that integrates a Visuo-Tactile Active Palm (VTAP) and compliant, reconfigurable fingers equipped with tactile array sensors. The design exploits structured finger-palm synergy and multi-modal perception to achieve both robust grasping and fine manipulation. The actuated bi-modal palm seamlessly combines long-range visual localization with contact-rich tactile feedback, substantially extending the system's manipulation capability. To bridge the embodiment gap between human hand motion and the heterogeneous three-finger structure, we further propose a staged, gesture-conditioned retargeting framework for dexterous teleoperation. Extensive experiments validate the system across a range of challenging tasks: reactive grasping of YCB and fragile objects, in-hand syringe reorientation and plunger actuation, singulation of clustered objects down to 3 mm in diameter, and vision-tactile peg-in-hole insertion. Results demonstrate that high manipulation performance can be achieved through coordinated finger-palm interaction and multi-modal sensing, without resorting to high degrees of freedom anthropomorphic designs. The VTAP gripper and its retargeting framework offer a practical reference architecture for dexterous gripper design, manipulation, and contact-rich data collection in support of learning-based approaches. Project webpage:this https URL.