Self Capacitive Tactile Sensor System designed for Companion Robots
作者: Mohsin Ali, Hidenobu Sumioka, Shuhei Ikemoto
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-24
💡 一句话要点
提出自电容触觉传感器系统以解决人形机器人触觉感知问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 触觉传感器 自电容 人形机器人 实时推理 FPGA 可扩展性 伴侣机器人
📋 核心要点
- 现有触觉传感器系统通常结构复杂，布线繁琐，成本高且可扩展性差，难以实现全身触觉感知。
- 本文提出了一种基于自电容原理的触觉传感器系统，采用单层导电织物设计，简化了结构并提高了可扩展性。
- 实验结果显示，100 Hz和1000 Hz的采样频率能够有效捕捉各种触觉交互，FPGA上的决策树分类器实现了实时推理，降低了延迟。
📝 摘要（中文）
触觉感知对于人形机器人实现安全的物理交互、灵巧的操作以及类人响应至关重要。然而，现有系统设计面临复杂的多层结构、复杂的布线、高成本和可扩展性差等挑战。本文提出了一种基于自电容原理的简单、可扩展且硬件友好的触觉传感器系统，采用单层导电织物和导电织物线架构，避免了复杂的电极图案化。通过在柔性印刷电路(FPC)上制造100点传感器阵列，展示了可扩展性。实验表明，100 Hz和1000 Hz的采样频率能够可靠捕捉并清晰区分各种交互类型，决策树分类器直接在FPGA上实现，极大地降低了延迟和功耗。这一设计完全满足HIRO-chan机器人的触觉感知需求，适用于HIRO-chan及其他伴侣机器人。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有触觉传感器系统在结构复杂性、成本和可扩展性方面的不足，特别是在实现全身触觉感知时的挑战。
核心思路：提出了一种基于自电容原理的触觉传感器系统，采用单层导电织物和导电线架构，避免了复杂的电极图案化，从而简化设计并提高可扩展性。
技术框架：系统整体架构包括传感器阵列、信号采集模块和决策树分类器。传感器阵列通过柔性印刷电路(FPC)实现，信号采集模块负责数据采集，分类器则在FPGA上进行实时推理。
关键创新：最重要的创新在于采用单层导电织物设计和自电容原理，使得传感器系统在结构上更为简洁，且具备良好的可扩展性，与传统多层结构的传感器系统形成鲜明对比。
关键设计：系统的关键设计包括100点传感器阵列的布局、采样频率的选择（100 Hz和1000 Hz），以及在FPGA上实现的决策树分类器，确保了低延迟和低功耗。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，100 Hz和1000 Hz的采样频率能够可靠捕捉并清晰区分轻触、慢敲、快敲和击打等多种交互类型。FPGA上实现的决策树分类器有效降低了实时推理的延迟，功耗几乎可以忽略不计，显著提升了系统性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人形机器人、伴侣机器人以及其他需要触觉感知的自动化系统。通过实现高效的触觉感知，机器人能够更安全地与人类进行物理交互，提升用户体验和操作灵活性。未来，该技术有望在服务机器人、医疗机器人等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Tactile sensing is essential for humanoid robots to achieve safe physical interaction, dexterous manipulation, and truly human-like responsiveness. However, the design of such systems remains challenging. Conventional approaches often suffer from complex multilayer structures, intricate wiring, high cost, and poor scalability, making it difficult to realize full-body tactile sensing with real-time, low-latency detection while maintaining minimal computational load on the robot's main processor. In this work, we present a simple, scalable and hardware friendly tactile sensing system for a companion humanoid robot based on the self-capacitance principle. The proposed sensor system employs a single conductive fabric layer with a conductive fabric wire architecture and does not require intricate electrode patterning. Scalability was demonstrated by fabricating a 100-point sensor array on a flexible printed circuit (FPC). Evaluation across sampling frequencies showed that 10 Hz is insufficient and misses transient events, whereas 100 Hz and 1000 Hz reliably capture and clearly distinguish all interaction types: gentle touch, slow tapping, fast tapping, and hitting. A decision-tree classifier was implemented directly on the FPGA, offloading real-time inference from the Raspberry Pi 4 with minimal latency and negligible power overhead. This design fully meets the tactile sensing requirements of the HIRO-chan robot and is well-suited for full-body tactile sensing in HIRO-chan and other companion robots.