TensorTouch: Calibration of Tactile Sensors for High Resolution Stress Tensor and Deformation for Dexterous Manipulation
作者: Won Kyung Do, Matthew Strong, Aiden Swann, Boshu Lei, Monroe Kennedy
分类: cs.RO
发布日期: 2025-06-09
💡 一句话要点
提出TensorTouch以解决高分辨率触觉传感器标定问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 触觉传感器 灵巧操作 有限元分析 深度学习 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的机器人灵巧操作在多接触表面任务中面临挑战，传统方法无法满足高分辨率触觉感知的需求。
- TensorTouch通过结合有限元分析与深度学习，提取光学触觉传感器的应力张量和变形信息，提升了触觉感知的准确性。
- 实验结果表明，TensorTouch在选择性抓取任务中成功率达到90%，显著提升了机器人在复杂操作中的能力。
📝 摘要（中文）
先进的灵巧操作涉及多个同时接触不同表面的任务，如从地面夹取硬币或操控交错物体，这对机器人系统仍然具有挑战性。这些任务超出了单靠视觉和本体感知的能力，需高分辨率的触觉传感，且需经过标定的物理度量。虽然原始的光学触觉传感器图像信息丰富，但缺乏可解释性和跨传感器的可转移性，限制了其在现实世界中的实用性。TensorTouch通过将有限元分析与深度学习相结合，提取光学触觉传感器的全面接触信息，包括应力张量、变形场和像素级分布的力。该框架实现了亚毫米级的位置精度和精确的力估计，同时支持对软物体操控至关重要的大范围传感器变形。实验验证显示在检测到运动的基础上，成功选择抓取两根绳子中的一根的成功率达到90%，使得机器人系统具备了以前无法实现的新接触丰富的操作能力。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人在复杂灵巧操作中对高分辨率触觉传感器的标定问题。现有方法的痛点在于光学触觉传感器图像缺乏可解释性和跨传感器的可转移性，限制了其实际应用。
核心思路：TensorTouch的核心思路是将有限元分析与深度学习相结合，以提取光学触觉传感器的全面接触信息。这种设计能够有效地从复杂的传感器数据中提取出应力张量和变形场，提升了触觉感知的精度和实用性。
技术框架：TensorTouch框架包括数据采集、有限元分析、深度学习模型训练和结果输出四个主要模块。首先，通过光学触觉传感器采集数据，然后利用有限元分析进行数据处理，接着训练深度学习模型以提取关键信息，最后输出应力和变形的估计结果。
关键创新：TensorTouch的最大创新在于其将有限元分析与深度学习相结合，能够在像素级别上提取应力和变形信息。这一方法与传统的触觉传感器处理方法相比，显著提升了信息的可解释性和应用的灵活性。
关键设计：在技术细节上，TensorTouch采用了特定的损失函数以优化模型的输出精度，并设计了适应于大范围变形的网络结构，以确保在操控软物体时的准确性。
📊 实验亮点
实验结果显示，TensorTouch在选择性抓取任务中成功率达到90%，相比于传统方法显著提升了操作的准确性和灵活性。这一成果为机器人在复杂环境中的操作能力开辟了新的可能性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、物体操控和人机交互等。通过提升机器人对复杂物体的操作能力，TensorTouch能够在医疗、制造和服务等多个行业中发挥重要作用，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Advanced dexterous manipulation involving multiple simultaneous contacts across different surfaces, like pinching coins from ground or manipulating intertwined objects, remains challenging for robotic systems. Such tasks exceed the capabilities of vision and proprioception alone, requiring high-resolution tactile sensing with calibrated physical metrics. Raw optical tactile sensor images, while information-rich, lack interpretability and cross-sensor transferability, limiting their real-world utility. TensorTouch addresses this challenge by integrating finite element analysis with deep learning to extract comprehensive contact information from optical tactile sensors, including stress tensors, deformation fields, and force distributions at pixel-level resolution. The TensorTouch framework achieves sub-millimeter position accuracy and precise force estimation while supporting large sensor deformations crucial for manipulating soft objects. Experimental validation demonstrates 90% success in selectively grasping one of two strings based on detected motion, enabling new contact-rich manipulation capabilities previously inaccessible to robotic systems.