SpikeATac: A Multimodal Tactile Finger with Taxelized Dynamic Sensing for Dexterous Manipulation

📄 arXiv: 2510.27048v1 📥 PDF

作者: Eric T. Chang, Peter Ballentine, Zhanpeng He, Do-Gon Kim, Kai Jiang, Hua-Hsuan Liang, Joaquin Palacios, William Wang, Pedro Piacenza, Ioannis Kymissis, Matei Ciocarlie

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-30

备注: 9 pages, 8 figures, under review

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

SpikeATac：用于灵巧操作的多模态触觉手指，具有可分割的动态传感

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 触觉传感 多模态融合 灵巧操作 强化学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有触觉传感器在动态响应和灵敏度方面存在不足，难以精确控制抓取力，尤其是在处理易碎物体时。
  2. SpikeATac通过结合PVDF动态传感和电容式静态传感，提供快速、灵敏的触觉反馈，实现对接触起始和中断的精确检测。
  3. 实验表明，SpikeATac能够实现对易碎物体的灵巧操作，并通过强化学习微调策略，有效调节抓取力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为SpikeATac的多模态触觉手指，它结合了可分割的、高度灵敏的动态响应（PVDF）和静态转换方法（电容式），用于多模态触觉传感。SpikeATac因其“尖峰”响应而得名，其16个触觉单元的PVDF薄膜以4 kHz的频率采样，提供快速、灵敏的动态信号，用于检测接触的开始和中断。我们对不同模态的灵敏度进行了表征，并表明SpikeATac能够在抓取易碎、可变形物体时快速而轻柔地停止。除了平行抓取之外，我们还展示了SpikeATac可以在基于学习的框架中使用，以在灵巧的多指机器人手上实现新的能力。我们使用一种学习方法，将来自人类反馈的强化学习与基于触觉的奖励相结合，以微调策略的行为来调节力。我们的硬件平台和学习流程共同实现了一项以前未曾实现的困难的灵巧且接触丰富的任务：易碎物体的掌内操作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人灵巧操作中，特别是对于易碎和可变形物体，现有触觉传感器无法提供足够快速和灵敏的触觉反馈的问题。现有方法在动态响应和力控制精度方面存在局限性，导致机器人难以安全有效地抓取和操作这些物体。

核心思路：论文的核心思路是设计一种多模态触觉传感器，结合动态和静态两种传感方式，从而提供更全面和准确的触觉信息。动态传感使用PVDF材料，具有快速响应的特性，用于检测接触的起始和中断；静态传感使用电容式传感，用于测量静态压力。通过融合这两种信息，可以实现对抓取力的精确控制。

技术框架：SpikeATac的整体架构包括：1）触觉传感器硬件设计，包含16个触觉单元的PVDF薄膜和电容式传感器；2）数据采集和处理系统，以4kHz频率采样PVDF信号；3）基于强化学习的力控制策略，利用触觉反馈信号进行奖励函数设计，并通过人类反馈进行策略微调；4）机器人操作平台，使用多指灵巧手进行实验验证。

关键创新：论文的关键创新在于：1）多模态触觉传感器的设计，结合了PVDF动态传感和电容式静态传感，提高了触觉信息的丰富度和准确性；2）基于触觉反馈的强化学习框架，实现了对抓取力的精确控制，使得机器人能够安全有效地操作易碎物体。

关键设计：PVDF薄膜的采样频率设置为4kHz，以保证能够捕捉到快速的动态触觉信号。强化学习的奖励函数设计中，触觉反馈信号被用于评估抓取的稳定性和安全性。人类反馈被用于微调强化学习策略，以提高抓取操作的自然性和鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，SpikeATac能够实现对易碎物体的灵巧操作，例如在掌内操作草莓。通过结合强化学习和人类反馈，机器人能够学习到合适的力控制策略，避免损坏物体。该方法在灵巧操作任务上取得了显著进展，为机器人触觉感知和控制提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的场景，如医疗手术机器人、精密装配、食品加工等。通过精确的触觉反馈，机器人能够更安全、更有效地完成复杂的操作任务，尤其是在处理易碎或贵重物品时，具有重要的应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

In this work, we introduce SpikeATac, a multimodal tactile finger combining a taxelized and highly sensitive dynamic response (PVDF) with a static transduction method (capacitive) for multimodal touch sensing. Named for its `spiky' response, SpikeATac's 16-taxel PVDF film sampled at 4 kHz provides fast, sensitive dynamic signals to the very onset and breaking of contact. We characterize the sensitivity of the different modalities, and show that SpikeATac provides the ability to stop quickly and delicately when grasping fragile, deformable objects. Beyond parallel grasping, we show that SpikeATac can be used in a learning-based framework to achieve new capabilities on a dexterous multifingered robot hand. We use a learning recipe that combines reinforcement learning from human feedback with tactile-based rewards to fine-tune the behavior of a policy to modulate force. Our hardware platform and learning pipeline together enable a difficult dexterous and contact-rich task that has not previously been achieved: in-hand manipulation of fragile objects. Videos are available at \href{https://roamlab.github.io/spikeatac/}{roamlab.github.io/spikeatac}.