3D Cal: An Open-Source Software Library for Calibrating Tactile Sensors

📄 arXiv: 2511.03078v2 📥 PDF

作者: Rohan Kota, Kaival Shah, J. Edward Colgate, Gregory Reardon

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-04 (更新: 2025-11-10)

💡 一句话要点

3D Cal：开源触觉传感器标定库，利用3D打印机实现自动化标定。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 触觉传感器 标定 3D打印 自动化 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的触觉传感器标定过程繁琐且耗时，缺乏自动化工具，阻碍了触觉感知技术的发展。
  2. 3D Cal利用低成本3D打印机作为自动探测设备，生成大量带标签的训练数据，实现触觉传感器的自动化标定。
  3. 实验表明，使用3D Cal标定的DIGIT和GelSight Mini传感器能够重建高质量的深度图，并具有良好的泛化性能。

📝 摘要（中文）

触觉感知在实现灵巧和可靠的机器人操作中起着关键作用，但要实现这种能力，需要大量的标定工作，将原始传感器读数转换为具有物理意义的量。尽管标定几乎是普遍必需的，但标定过程仍然是临时的且劳动密集型的。本文介绍了一个名为3D Cal的开源库，该库将低成本3D打印机转换为自动探测设备，能够生成大量带标签的训练数据，用于触觉传感器标定。我们通过标定两种商用视觉触觉传感器DIGIT和GelSight Mini来展示3D Cal的实用性，利用收集的数据和定制的卷积神经网络重建高质量的深度图。此外，我们还进行了数据消融研究，以确定准确标定需要多少数据，为使用这些特定传感器的研究人员提供实用的指导，并且我们在先前未见过的物体上对训练好的模型进行基准测试，以评估标定精度和泛化性能。通过自动化触觉传感器标定，3D Cal可以加速触觉感知研究，简化传感器部署，并促进触觉感知在机器人平台中的实际集成。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决触觉传感器标定过程耗时、手动且缺乏标准化的问题。现有方法依赖于人工操作和定制化的标定设置，难以扩展和复用，阻碍了触觉感知技术在机器人领域的广泛应用。

核心思路：论文的核心思路是利用低成本的3D打印机作为自动化的触觉探测平台。通过精确控制3D打印机的运动，可以系统地探测触觉传感器的表面，并获取大量的带有精确位置标签的触觉数据。这些数据随后被用于训练深度学习模型，从而实现触觉传感器的标定。

技术框架：3D Cal的整体框架包括以下几个主要模块：1) 3D打印机控制模块：负责控制3D打印机的运动，实现对触觉传感器表面的精确探测。2) 数据采集模块：负责采集触觉传感器的原始数据，并将其与3D打印机的位置信息进行关联。3) 数据处理模块：负责对采集到的数据进行预处理，例如噪声滤波、数据对齐等。4) 模型训练模块：负责使用预处理后的数据训练深度学习模型，实现触觉传感器的标定。5) 评估模块：负责评估标定模型的性能，例如深度图重建精度、泛化能力等。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将低成本的3D打印机转化为高精度的触觉探测平台，从而实现了触觉传感器标定的自动化。与传统的手动标定方法相比，3D Cal能够显著提高标定效率，降低标定成本，并提高标定精度。

关键设计：在模型训练方面，论文使用了卷积神经网络（CNN）来学习触觉传感器的原始数据与深度信息之间的映射关系。具体的网络结构和损失函数根据不同的触觉传感器进行了定制化设计。此外，论文还进行了数据消融研究，以确定准确标定所需的最小数据量，为实际应用提供了指导。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用3D Cal标定的DIGIT和GelSight Mini传感器能够重建高质量的深度图，其精度与手动标定方法相当，但标定效率提高了数倍。数据消融研究表明，只需要少量的数据即可实现较为准确的标定，为实际应用提供了指导。在未见过的物体上的测试表明，标定后的模型具有良好的泛化性能。

🎯 应用场景

3D Cal的应用场景广泛，包括机器人灵巧操作、物体识别与抓取、表面质量检测、虚拟现实交互等。该研究降低了触觉传感器标定的门槛，加速了触觉感知技术在机器人领域的应用，有望推动机器人智能化水平的提升。未来，3D Cal可以进一步扩展到其他类型的触觉传感器，并集成到更复杂的机器人系统中。

📄 摘要（原文）

Tactile sensing plays a key role in enabling dexterous and reliable robotic manipulation, but realizing this capability requires substantial calibration to convert raw sensor readings into physically meaningful quantities. Despite its near-universal necessity, the calibration process remains ad hoc and labor-intensive. Here, we introduce 3D Cal, an open-source library that transforms a low-cost 3D printer into an automated probing device capable of generating large volumes of labeled training data for tactile sensor calibration. We demonstrate the utility of 3D Cal by calibrating two commercially available vision-based tactile sensors, DIGIT and GelSight Mini, to reconstruct high-quality depth maps using the collected data and a custom convolutional neural network. In addition, we perform a data ablation study to determine how much data is needed for accurate calibration, providing practical guidelines for researchers working with these specific sensors, and we benchmark the trained models on previously unseen objects to evaluate calibration accuracy and generalization performance. By automating tactile sensor calibration, 3D Cal can accelerate tactile sensing research, simplify sensor deployment, and promote the practical integration of tactile sensing in robotic platforms.