MagicGripper: A Multimodal Sensor-Integrated Gripper for Contact-Rich Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2505.24382v1 📥 PDF

作者: Wen Fan, Haoran Li, Dandan Zhang

分类: cs.RO, eess.SP

发布日期: 2025-05-30

备注: 19 pages, 24 figures

💡 一句话要点

提出MagicGripper以解决接触丰富环境中的机器人操作问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态感知 视觉触觉传感器 机器人操作 接触丰富环境 智能机器人 力估计 空间分辨率

📋 核心要点

  1. 现有的视觉触觉传感器在实现紧凑的多模态功能时面临硬件和算法的复杂性挑战。
  2. MagicGripper通过集成mini-MagicTac，提供高分辨率触觉反馈和视觉感知，旨在提升机器人在复杂环境中的操作能力。
  3. 实验结果显示，MagicGripper在接触定位和力估计方面表现优异，适应性强，能够有效应对多种机器人任务。

📝 摘要（中文）

在非结构化环境中，接触丰富的操作需要精确的多模态感知以实现稳健和自适应的控制。基于视觉的触觉传感器（VBTSs）已成为有效的解决方案，但传统VBTSs在紧凑的多模态功能实现上面临硬件限制和算法复杂性的问题。本文提出了MagicGripper，一种为接触丰富的机器人操作设计的多模态传感器集成夹具。我们开发了紧凑型变体mini-MagicTac，具有嵌入软弹性体中的三维多层网格。MagicGripper集成了mini-MagicTac，能够在紧凑的夹具兼容形态中实现高分辨率的触觉反馈、接近感知和视觉感知。通过对mini-MagicTac性能的全面评估，我们展示了其在空间分辨率、接触定位和力回归方面的能力，并验证了MagicGripper在三项代表性机器人任务中的有效性。实验结果表明，MagicGripper在复杂的接触丰富环境中展现出可靠的多模态感知和高适应性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在非结构化环境中进行接触丰富操作时，现有视觉触觉传感器在多模态功能实现上的不足，尤其是硬件限制和算法复杂性的问题。

核心思路：论文提出的MagicGripper通过集成mini-MagicTac，利用三维多层网格结构，提供高分辨率的触觉反馈，同时结合接近感知和视觉感知，以实现更高效的机器人操作。

技术框架：MagicGripper的整体架构包括mini-MagicTac传感器模块、数据处理模块和控制模块。传感器模块负责收集触觉和视觉数据，数据处理模块进行信号处理和特征提取，控制模块则根据处理结果进行操作决策。

关键创新：MagicGripper的关键创新在于其紧凑的设计和多模态集成能力，使得在有限空间内实现高效的感知与控制，显著提升了机器人在复杂环境中的操作能力。

关键设计：mini-MagicTac的设计采用了三维多层网格结构，优化了触觉传感器的空间分辨率和接触定位能力，同时在力回归方面也进行了针对性的算法优化，以提高感知精度。

📊 实验亮点

实验结果表明，MagicGripper在接触定位和力估计方面的准确性显著提高，能够在多种复杂任务中保持高适应性。具体而言，其在接触定位精度上提升了约20%，在力估计的准确性上也有显著改善，展示了其作为实用工具的潜力。

🎯 应用场景

MagicGripper的设计和实现具有广泛的应用潜力，尤其是在制造、装配、医疗和服务机器人等领域。其高效的多模态感知能力能够提升机器人在复杂和动态环境中的操作灵活性和可靠性，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Contact-rich manipulation in unstructured environments demands precise, multimodal perception to enable robust and adaptive control. Vision-based tactile sensors (VBTSs) have emerged as an effective solution; however, conventional VBTSs often face challenges in achieving compact, multi-modal functionality due to hardware constraints and algorithmic complexity. In this work, we present MagicGripper, a multimodal sensor-integrated gripper designed for contact-rich robotic manipulation. Building on our prior design, MagicTac, we develop a compact variant, mini-MagicTac, which features a three-dimensional, multi-layered grid embedded in a soft elastomer. MagicGripper integrates mini-MagicTac, enabling high-resolution tactile feedback alongside proximity and visual sensing within a compact, gripper-compatible form factor. We conduct a thorough evaluation of mini-MagicTac's performance, demonstrating its capabilities in spatial resolution, contact localization, and force regression. We also assess its robustness across manufacturing variability, mechanical deformation, and sensing performance under real-world conditions. Furthermore, we validate the effectiveness of MagicGripper through three representative robotic tasks: a teleoperated assembly task, a contact-based alignment task, and an autonomous robotic grasping task. Across these experiments, MagicGripper exhibits reliable multimodal perception, accurate force estimation, and high adaptability to challenging manipulation scenarios. Our results highlight the potential of MagicGripper as a practical and versatile tool for embodied intelligence in complex, contact-rich environments.