Tactile Sensing-based Secure and Gentle Grasping of Unknown Objects
作者: Feng Han
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-08
💡 一句话要点
提出基于触觉传感的安全柔性抓取方法以解决未知物体操控问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 触觉传感 机器人抓取 动态控制 高斯过程 在线学习 安全抓取 柔性抓取 未知物体
📋 核心要点
- 现有的抓取方法在处理未知物体时，难以同时满足稳固抓握和避免损坏的要求。
- 本文提出了一种在线数据驱动的预测控制框架，利用触觉传感器实时捕捉夹持器与物体的动态交互。
- 实验结果显示，该方法在处理从脆弱物体到粗糙物体的多种类型物体时，性能优于基线策略。
📝 摘要（中文）
可靠的机器人操作需要在确保抓握稳固的同时，避免接触滑动和物体结构损坏。满足这些固有的安全与柔性抓取约束对于未知物体而言具有挑战性。本文提出了一种新颖的在线数据驱动预测控制框架，用于安全动态抓取未知物体。该系统采用一对紧凑的单通道触觉传感模块，实时表征夹持器与物体的动态交互，完全不依赖于先前知识或离线训练。通过在线动态学习，构建高斯过程模型以捕捉夹持器与物体的交互动态，并将模型不确定性用于形成稳健的抓取约束，嵌入到模型预测控制方案中。实验结果表明，该方法在多种接触表面拓扑和物体类型下表现出优越的性能和效率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在抓取未知物体时，如何在确保抓握稳固的同时避免物体损坏的问题。现有方法通常依赖于先验知识或离线训练，难以适应动态变化的抓取环境。
核心思路：提出了一种基于触觉传感的在线数据驱动预测控制框架，通过实时捕捉夹持器与物体的动态交互，动态调整抓取力以满足安全与柔性抓取的需求。
技术框架：整体架构包括触觉传感模块、有限状态机抓取力探测机制和高斯过程模型。触觉传感模块实时获取交互数据，有限状态机用于初始抓取力的建立，而高斯过程模型则用于捕捉动态交互特性。
关键创新：最重要的创新在于通过在线动态学习构建高斯过程模型，利用模型不确定性形成稳健的抓取约束，从而实现动态抓取而非静态保持。与传统方法相比，该方法无需先验知识，具有更高的适应性。
关键设计：关键设计包括触觉传感器的紧凑布局、有限状态机的抓取力探测机制，以及高斯过程模型的构建与不确定性处理。这些设计确保了系统在100Hz的实时运行下，能够有效应对多样化的物体抓取任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在多种接触表面和物体类型下表现出优越的性能，相较于基线策略，抓取成功率和效率显著提升，能够有效处理从脆弱物体到粗糙物体的多样化抓取任务。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和医疗机器人等。通过实现安全且柔性的抓取能力，机器人能够更好地处理各种未知物体，提高操作的灵活性和安全性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Reliable robotic manipulation requires maintaining a firm grasp while strictly avoiding both contact slip and structural damage to the object. Satisfying these inherent \textit{secure-and-gentle} grasping constraints is challenging for unknown objects. We present a novel online data-driven predictive control framework for safe dynamic robotic grasping of unknown objects. The proposed system features a pair of compact, single-channel tactile-sensing modules that characterize the gripper-object dynamic interaction in real time, entirely bypassing the need for prior knowledge or offline training. A finite-state-machine-based grasping force probing mechanism is developed to establish the initial grasping force and explicitly identify grasping force constraints. Through online dynamics learning, a Gaussian Process (GP) model captures gripper-object interaction dynamics. The model uncertainties are further used to form robust grasping constraints, which are embedded into a model predictive control scheme. We demonstrate error convergence in a probabilistic sense. The proposed control framework runs at 100~Hz in real time to dynamically manipulate and handle objects rather than static holding. Extensive experimental evaluations across diverse contact surface topologies and various types of objects validate superior performance and efficiency compared to baseline strategies. The proposed method is able to manipulate objects ranging from delicate items, such as raw tofu and marshmallows, to rough objects, such as rocks.