SlipSense: Multimodal Sensing for Online Slip Detection in Legged Robots
作者: Iris Szu-Yao Liu, Chien Chern Cheah, Meng Yee Michael Chuah
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-23
💡 一句话要点
提出SlipSense以解决四足机器人滑移检测问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 滑移检测 四足机器人 多模态传感 LSTM模型 地面反作用力 实时监测 机器人稳定性 力感知
📋 核心要点
- 现有滑移检测方法依赖运动学和本体感觉，缺乏对早期滑移的敏感性，导致无法及时应对潜在的不稳定性。
- 本文提出SlipSense框架，通过定制的传感器化足部和LSTM模型，实时推断地面反作用力并检测滑移异常。
- 实验结果表明，该方法在滑溜地形上实现了85.9%的准确率，较传统运动学基线提升了24%的相对准确性。
📝 摘要（中文）
四足机器人在复杂地形上行走时，需要准确感知地面交互情况以应对滑溜表面。现有的滑移检测方法主要依赖运动学和本体感觉，无法敏感地检测到早期滑移，导致潜在的不稳定性。本文提出了SlipSense，一个基于力的在线滑移检测框架，利用定制的轻量传感器化足部来检测滑移。该框架结合了多模态传感器设计与基于LSTM的模型，推断地面反作用力并在运动过程中检测滑移指示异常。通过在Unitree Go1四足机器人上进行实验，展示了在滑溜地形上盲在线滑移检测的能力。该方法能够检测到平均位移为24.1±6.4mm的早期滑移，整体准确率达到85.9%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决四足机器人在复杂地形上滑移检测的挑战。现有方法主要依赖运动学和本体感觉，无法有效检测早期滑移，导致机器人在滑溜表面行走时的潜在不稳定性。
核心思路：SlipSense框架通过结合多模态传感器和LSTM模型，实时推断地面反作用力，能够在早期阶段检测滑移。这种设计使得机器人在行走过程中能够及时感知滑移风险，从而进行适当的调整。
技术框架：该框架包括传感器模块、数据采集模块和LSTM模型。传感器模块负责收集足部的力反馈，数据采集模块将这些数据传递给LSTM模型进行处理，最终输出滑移检测结果。
关键创新：SlipSense的主要创新在于其基于力的滑移检测方法，能够在早期阶段识别滑移，与传统依赖运动学的方法相比，具有更高的检测灵敏度和准确性。
关键设计：在设计中，使用了定制的轻量传感器化足部，LSTM模型的结构经过优化以适应实时数据处理，损失函数则针对滑移检测进行了特别设计，以提高模型的准确性和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，SlipSense方法在滑溜地形上实现了85.9%的整体准确率，能够检测到平均位移为24.1±6.4mm的早期滑移。这一性能较传统运动学基线提升了24%，并且检测分辨率提高了3.3倍，展示了显著的技术进步。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主移动机器人、救援机器人和农业机器人等。通过提高滑移检测的准确性，SlipSense能够显著提升机器人在复杂地形上的稳定性和安全性，未来可为机器人控制系统提供更为可靠的地面摩擦估计和行走策略调整。
📄 摘要（原文）
Legged robots rely on accurate ground interaction awareness to traverse variable terrains, such as slippery surfaces. Existing slip detection methods often rely on kinematics and proprioception, which lack the sensitivity to detect early-stage slips that occur prior to catastrophic instability. Thus, this paper presents SlipSense, a novel framework for online force-based slip detection using a custom lightweight sensorized foot for quadrupeds to detect slip. The framework integrates a multimodal sensor design with a LSTM-based model to infer ground reaction forces and detect slip-indicative anomalies during locomotion. The proposed framework is deployed on a Unitree Go1 quadruped to demonstrate blind online slip detection over a slippery terrain. Our method detects early-stage slips down to an average displacement of 24.1 +/-6.4mm with an overall accuracy of 85.9%. This represents a 3.3-fold finer detection resolution and a 24% relative accuracy improvement over a standard kinematic baseline that uses foot velocity inferred through state estimation. The work in this paper serves as a foundation for force-aware gait adaptation in legged robotic locomotion, allowing future controllers to estimate terrain friction and adjust constraints, thus improving the overall stability of the system.