SuckTac: Camera-based Tactile Sucker for Unstructured Surface Perception and Interaction

📄 arXiv: 2511.02294v1 📥 PDF

作者: Ruiyong Yuan, Jieji Ren, Zhanxuan Peng, Feifei Chen, Guoying Gu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-04

💡 一句话要点

SuckTac：用于非结构化表面感知与交互的相机触觉吸盘

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 触觉传感 机器人吸盘 非结构化环境 表面感知 相机触觉 多材料集成 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有吸盘缺乏高保真感知能力，难以应对非结构化环境下的精细操作和复杂交互。
  2. SuckTac将相机触觉传感器集成到吸盘结构中，实现高密度表面感知和鲁棒吸附。
  3. 实验表明，SuckTac在布料操作和软体机器人检测等任务中表现出卓越的性能和广泛的适用性。

📝 摘要（中文）

吸盘在机器人抓取、转移、操作和在各种表面上移动等方面至关重要。然而，现有的大多数吸盘缺乏高保真度的感知和触觉传感能力，这阻碍了它们解析目标表面的精细几何特征和交互状态。这限制了它们在不规则物体和复杂、非结构化环境中的鲁棒性能。受头足类动物吸盘的自适应结构和高性能感知能力的启发，本文提出了一种新型智能吸盘SuckTac，它将基于相机的触觉传感器直接集成到其优化结构中，以提供高密度感知和强大的吸力。具体来说，通过联合结构设计和优化，并基于多材料集成铸造技术，将相机和光源嵌入到吸盘中，从而能够对表面形状、纹理和粗糙度等精细细节进行原位、高密度感知。为了进一步提高鲁棒性和适应性，还通过改进其轮廓、添加柔顺唇缘和结合表面微结构来优化吸盘的机械设计。大量的实验，包括机器人布料操作和软体移动机器人检查等具有挑战性的任务，证明了所提出系统的卓越性能和广泛适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有吸盘在非结构化环境中，难以感知目标表面的精细几何特征和交互状态，导致抓取和操作的鲁棒性不足。尤其是在处理不规则物体和复杂表面时，传统吸盘的性能会显著下降。

核心思路：SuckTac的核心思路是模仿头足类动物吸盘的结构和感知能力，将高分辨率相机和光源集成到吸盘内部，实现对接触表面的高密度触觉感知。通过优化吸盘的机械结构，提高其适应性和鲁棒性。

技术框架：SuckTac系统主要包含以下几个关键模块：1) 优化的吸盘结构设计，包括轮廓优化、柔顺唇缘和表面微结构；2) 集成的相机触觉传感器，用于获取接触表面的图像信息；3) 多材料集成铸造技术，用于将相机和光源嵌入到吸盘中；4) 图像处理和分析算法，用于提取表面形状、纹理和粗糙度等特征。整个流程为：吸盘接触目标表面 -> 相机采集图像 -> 图像处理提取特征 -> 机器人根据特征调整吸附力和姿态 -> 完成抓取或操作任务。

关键创新：SuckTac最重要的创新点在于将相机触觉传感器与吸盘结构进行深度集成，实现了原位、高密度的表面感知。与传统的外部视觉或触觉传感器相比，SuckTac能够更直接、更准确地获取接触表面的信息，从而提高抓取和操作的鲁棒性。此外，多材料集成铸造技术也为实现这种集成提供了可能。

关键设计：吸盘的轮廓设计采用了优化的曲线，以提高与各种形状表面的接触面积。柔顺唇缘的设计增加了吸盘的适应性，使其能够更好地贴合不规则表面。表面微结构的设计旨在提高吸附力。相机选择方面，需要考虑体积、分辨率和帧率等因素。光源的选择需要保证均匀照明，避免产生阴影。图像处理算法需要能够有效地提取表面特征，例如使用形态学操作、纹理分析等方法。

📊 实验亮点

实验结果表明，SuckTac在机器人布料操作和软体移动机器人检查等任务中表现出卓越的性能。例如，在布料操作任务中，SuckTac能够更可靠地抓取和操作各种类型的布料，成功率显著高于传统吸盘。在软体机器人检查任务中，SuckTac能够更准确地感知复杂表面的形状和纹理，从而提高检查的精度和效率。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

SuckTac具有广泛的应用前景，包括：1) 机器人抓取和操作，尤其是在非结构化环境中；2) 软体机器人，用于在复杂地形上移动和执行任务；3) 医疗机器人，用于进行精细的手术操作；4) 工业检测，用于检测产品表面的缺陷。该研究有望提高机器人在复杂环境中的适应性和操作能力，推动机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Suckers are significant for robots in picking, transferring, manipulation and locomotion on diverse surfaces. However, most of the existing suckers lack high-fidelity perceptual and tactile sensing, which impedes them from resolving the fine-grained geometric features and interaction status of the target surface. This limits their robust performance with irregular objects and in complex, unstructured environments. Inspired by the adaptive structure and high-performance sensory capabilities of cephalopod suckers, in this paper, we propose a novel, intelligent sucker, named SuckTac, that integrates a camera-based tactile sensor directly within its optimized structure to provide high-density perception and robust suction. Specifically, through joint structure design and optimization and based on a multi-material integrated casting technique, a camera and light source are embedded into the sucker, which enables in-situ, high-density perception of fine details like surface shape, texture and roughness. To further enhance robustness and adaptability, the sucker's mechanical design is also optimized by refining its profile, adding a compliant lip, and incorporating surface microstructure. Extensive experiments, including challenging tasks such as robotic cloth manipulation and soft mobile robot inspection, demonstrate the superior performance and broad applicability of the proposed system.