TacMan-Turbo: Proactive Tactile Control for Robust and Efficient Articulated Object Manipulation
作者: Zihang Zhao, Zhenghao Qi, Yuyang Li, Leiyao Cui, Zhi Han, Lecheng Ruan, Yixin Zhu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-08-04 (更新: 2025-09-12)
💡 一句话要点
提出TacMan-Turbo以解决关节物体操控中的效率与有效性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 主动触觉控制 关节物体操控 机器人技术 运动学预测 高效操控
📋 核心要点
- 现有方法在关节物体操控中难以同时实现有效性与高效性，导致操作不可靠或效率低下。
- TacMan-Turbo框架通过将触觉偏差视为运动学信息源，主动预测并调整交互，提升操控效率。
- 在200种模拟与实际实验中，TacMan-Turbo实现100%成功率，并在多个效率指标上显著优于传统方法。
📝 摘要（中文）
在机器人成功操作人类环境中，熟练操控关节物体至关重要。此类操控需要在面对不确定物体结构时保持有效性和高效性。现有方法在这两者之间难以兼顾：依赖预定义运动学模型的方法在结构变化时缺乏有效性，而基于触觉信息的方法虽然实现了稳健操控，但在效率上通过反应式的逐步探索补偿循环而妥协。本文提出了TacMan-Turbo，一个新颖的主动触觉控制框架，解决了这一根本性权衡。与以往将触觉接触偏差视为需补偿的误差信号不同，我们的方法将这些偏差视为丰富的局部运动学信息源，从而预测最佳未来交互并进行主动调整，显著提升操控效率。通过对200种多样化的模拟关节物体和实际实验的全面评估，我们的方法在时间效率、动作效率和轨迹平滑性上均显著优于先前的触觉信息方法，成功率达到100%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决关节物体操控中效率与有效性之间的权衡问题。现有方法往往依赖于固定的运动学模型，无法适应物体结构的变化，或者在效率上受到限制。
核心思路：TacMan-Turbo框架的核心思想是将触觉接触偏差视为有价值的局部运动学信息，而非单纯的误差信号。通过这种新视角，控制器能够预测未来的最佳交互并进行主动调整，从而提高操控效率。
技术框架：该框架包括多个模块，首先通过触觉传感器获取接触信息，然后利用这些信息进行运动学预测，最后根据预测结果进行主动控制调整。整体流程强调实时性和适应性。
关键创新：TacMan-Turbo的创新点在于其主动触觉控制策略，能够在不依赖先前运动学知识的情况下，解决有效性与高效性之间的长期权衡。这一方法与传统的反应式控制方法本质上不同。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化触觉信息的利用效率，并在网络结构上进行了调整，以增强对局部运动学信息的提取能力。
📊 实验亮点
实验结果显示，TacMan-Turbo在200种不同的关节物体操控任务中实现了100%的成功率，且在时间效率、动作效率和轨迹平滑性上均显著优于传统触觉信息方法，所有p值均小于0.0001，表明其在操控效率上的显著提升。
🎯 应用场景
TacMan-Turbo的研究成果在机器人操控、自动化装配、服务机器人等领域具有广泛的应用潜力。其高效的操控能力能够提升机器人在复杂环境中的适应性和操作精度，推动智能制造和人机协作的发展。
📄 摘要（原文）
Adept manipulation of articulated objects is essential for robots to operate successfully in human environments. Such manipulation requires both effectiveness -- reliable operation despite uncertain object structures -- and efficiency -- swift execution with minimal redundant steps and smooth actions. Existing approaches struggle to achieve both objectives simultaneously: methods relying on predefined kinematic models lack effectiveness when encountering structural variations, while tactile-informed approaches achieve robust manipulation without kinematic priors but compromise efficiency through reactive, step-by-step exploration-compensation cycles. This paper introduces TacMan-Turbo, a novel proactive tactile control framework for articulated object manipulation that resolves this fundamental trade-off. Unlike previous approaches that treat tactile contact deviations merely as error signals requiring compensation, our method interprets these deviations as rich sources of local kinematic information. This new perspective enables our controller to predict optimal future interactions and make proactive adjustments, significantly enhancing manipulation efficiency. In comprehensive evaluations across 200 diverse simulated articulated objects and real-world experiments, our approach maintains a 100% success rate while significantly outperforming the previous tactile-informed method in time efficiency, action efficiency, and trajectory smoothness (all p-values < 0.0001). These results demonstrate that the long-standing trade-off between effectiveness and efficiency in articulated object manipulation can be successfully resolved without relying on prior kinematic knowledge.