Object Pose Estimation through Dexterous Touch

📄 arXiv: 2509.13591v1 📥 PDF

作者: Amir-Hossein Shahidzadeh, Jiyue Zhu, Kezhou Chen, Sha Yi, Cornelia Fermüller, Yiannis Aloimonos, Xiaolong Wang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-09-16

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于灵巧触觉的主动探索物体姿态估计方法，解决视觉受限场景下的姿态估计问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 物体姿态估计 触觉感知 强化学习 机器人灵巧手 主动探索

📋 核心要点

  1. 现有物体姿态估计方法在视觉信息不足或受干扰时表现不佳，触觉传感器提供的局部信息难以重建完整姿态。
  2. 该方法利用强化学习训练机器人手，主动探索物体表面，收集触觉数据，并迭代优化物体形状和姿态估计。
  3. 实验表明，该方法无需物体几何先验知识，即可有效识别关键姿态特征，实现鲁棒的姿态估计。

📝 摘要（中文）

在机器人操作和交互任务中，鲁棒的物体姿态估计至关重要，尤其是在视觉数据受限或对光照、遮挡和外观敏感的场景中。触觉传感器通常提供有限且局部的接触信息，使得从部分数据重建姿态具有挑战性。本文提出了一种方法，利用感觉运动探索来主动控制机器人手与物体交互。通过强化学习（RL）进行训练，以探索和收集触觉数据。收集到的3D点云被用于迭代地细化物体的形状和姿态。在我们的设置中，一只手稳定地握住物体，而另一只手执行主动探索。实验表明，该方法可以在没有物体几何先验知识的情况下，主动探索物体表面以识别关键的姿态特征。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉受限环境下，机器人如何仅通过触觉信息准确估计物体姿态的问题。现有方法依赖视觉信息，在光照变化、遮挡等情况下失效。仅使用触觉信息时，由于触觉传感器提供的局部性和稀疏性，难以直接推断物体的全局姿态。

核心思路：论文的核心思路是通过主动探索的方式，利用机器人灵巧手与物体进行交互，主动获取更多有用的触觉信息。通过强化学习训练机器人，使其能够自主选择探索策略，最大化触觉信息对姿态估计的贡献。这种主动探索策略能够克服触觉信息的局部性和稀疏性，从而更准确地估计物体姿态。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 机器人双手的控制系统，一只手固定物体，另一只手进行触觉探索；2) 触觉数据采集系统，获取机器人手与物体接触时的3D点云数据；3) 基于强化学习的探索策略学习模块，训练机器人选择最佳的触觉探索动作；4) 姿态估计模块，利用采集到的触觉数据和物体形状先验（或同时估计形状），迭代优化物体姿态。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用强化学习进行主动触觉探索。与传统的被动触觉感知方法不同，该方法能够根据当前姿态估计的不确定性，主动选择下一步的触觉探索动作，从而更有效地获取信息。此外，该方法能够在没有物体完整几何先验知识的情况下，同时估计物体形状和姿态。

关键设计：强化学习部分，奖励函数的设计至关重要，需要引导机器人探索能够最大程度减少姿态估计不确定性的区域。姿态估计模块可能采用迭代最近点（ICP）算法或其他优化方法，将触觉点云与物体模型进行匹配，从而估计物体姿态。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

论文展示了在没有物体几何先验知识的情况下，机器人通过主动触觉探索能够有效地识别物体姿态。虽然摘要中没有提供具体的性能数据，但强调了该方法能够主动探索物体表面以识别关键姿态特征，这表明该方法在鲁棒性和适应性方面具有优势。具体的实验结果和对比基线需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化装配、物体抓取、残疾人辅助等领域。在光线不足、遮挡严重或需要精细操作的场景下，机器人可以通过触觉感知实现准确的物体识别和姿态估计，从而完成复杂的操作任务。未来，该技术有望应用于智能家居、医疗机器人等领域，提升机器人的智能化水平和服务能力。

📄 摘要（原文）

Robust object pose estimation is essential for manipulation and interaction tasks in robotics, particularly in scenarios where visual data is limited or sensitive to lighting, occlusions, and appearances. Tactile sensors often offer limited and local contact information, making it challenging to reconstruct the pose from partial data. Our approach uses sensorimotor exploration to actively control a robot hand to interact with the object. We train with Reinforcement Learning (RL) to explore and collect tactile data. The collected 3D point clouds are used to iteratively refine the object's shape and pose. In our setup, one hand holds the object steady while the other performs active exploration. We show that our method can actively explore an object's surface to identify critical pose features without prior knowledge of the object's geometry. Supplementary material and more demonstrations will be provided at https://amirshahid.github.io/BimanualTactilePose .