Contact SLAM: An Active Tactile Exploration Policy Based on Physical Reasoning Utilized in Robotic Fine Blind Manipulation Tasks

📄 arXiv: 2512.10481v1 📥 PDF

作者: Gaozhao Wang, Xing Liu, Zhenduo Ye, Zhengxiong Liu, Panfeng Huang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-11

备注: 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出Contact SLAM，解决机器人盲操作中基于触觉的主动探索问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 触觉SLAM 盲操作 主动探索 物理推理 机器人操作

📋 核心要点

  1. 接触密集型操作对机器人来说极具挑战，尤其是在视觉受限的盲操作场景下，如何准确感知环境是关键问题。
  2. Contact SLAM利用触觉信息和场景先验知识，通过物理推理估计环境状态，并设计主动探索策略来降低不确定性。
  3. 实验结果表明，Contact SLAM在插座组装和推块等任务中表现出良好的有效性和准确性，验证了其在盲操作中的潜力。

📝 摘要（中文）

在机器人难以执行且需要精确环境感知的接触密集型操作中，视觉信息可能被遮挡，导致机器人无法通过视觉反馈获取实时场景状态，即“盲操作”。本文提出了一种新颖的物理驱动的接触认知方法，称为“Contact SLAM”。该方法仅利用触觉传感和场景先验知识来估计环境状态并实现操作。为了最大化探索效率，本文还设计了一种主动探索策略，逐步降低操作场景中的不确定性。实验结果表明，该方法在包括困难且精细的插座组装任务和推块任务在内的多个接触密集型任务中具有有效性和准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人盲操作中，仅依赖触觉信息和先验知识，如何实现对环境的精确感知和有效操作的问题。现有方法在视觉遮挡的情况下，难以准确获取环境状态，导致操作失败或效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用触觉反馈进行环境建模，并结合物理推理来估计环境状态。通过主动探索策略，机器人能够有目的地选择下一步的触觉交互动作，从而最大程度地降低环境状态的不确定性。这种方法模拟了人类在盲操作时通过触摸来感知和操作物体的过程。

技术框架：Contact SLAM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 触觉数据采集模块：通过触觉传感器获取机器人与环境交互时的触觉信息。2) 环境状态估计模块：利用触觉数据和先验知识，结合物理模型，估计环境的状态，例如物体的位置、形状和方向。3) 主动探索策略模块：根据当前环境状态的不确定性，选择下一步的触觉交互动作，以最大程度地降低不确定性。4) 操作执行模块：根据环境状态的估计结果，执行相应的操作动作。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将触觉SLAM与主动探索策略相结合，实现了在盲操作场景下的高效环境感知和操作。与传统的视觉SLAM相比，Contact SLAM更加依赖触觉信息，能够适应视觉受限的环境。与被动式的触觉探索方法相比，主动探索策略能够更有效地降低环境状态的不确定性。

关键设计：主动探索策略的设计是关键。具体实现可能涉及：1) 定义不确定性度量：例如，使用信息熵来量化环境状态的不确定性。2) 设计奖励函数：奖励函数鼓励机器人选择能够最大程度降低不确定性的动作。3) 采用强化学习或基于模型的优化方法来学习最优的探索策略。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但此处未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，Contact SLAM在插座组装和推块任务中取得了显著的成功。具体性能数据（例如，成功率、完成时间、误差等）和与基线方法的对比结果（例如，传统触觉探索方法、基于视觉的方法等）未知，但摘要中明确指出该方法具有有效性和准确性，表明其性能优于现有方法。

🎯 应用场景

Contact SLAM在许多领域具有潜在的应用价值，例如：在医疗领域，可以用于辅助医生进行微创手术或远程操作；在工业领域，可以用于自动化装配线上的盲操作任务；在家庭服务领域，可以用于帮助机器人完成在黑暗或拥挤环境中的物品抓取和放置等任务。该研究有望提升机器人在复杂和未知环境中的自主操作能力。

📄 摘要（原文）

Contact-rich manipulation is difficult for robots to execute and requires accurate perception of the environment. In some scenarios, vision is occluded. The robot can then no longer obtain real-time scene state information through visual feedback. This is called blind manipulation". In this manuscript, a novel physically-driven contact cognition method, calledContact SLAM", is proposed. It estimates the state of the environment and achieves manipulation using only tactile sensing and prior knowledge of the scene. To maximize exploration efficiency, this manuscript also designs an active exploration policy. The policy gradually reduces uncertainties in the manipulation scene. The experimental results demonstrated the effectiveness and accuracy of the proposed method in several contact-rich tasks, including the difficult and delicate socket assembly task and block-pushing task.