ForceBand: Learning Forceful Manipulation with sEMG
作者: Botao He, Zhi Wang, Linna Kuang, Ishaan Ghosh, Jitendra Malik, Cornelia Fermuller, Tingfan Wu, Jiayuan Mao, Ruoshi Liu, Haozhi Qi, Yiannis Aloimonos
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-24
💡 一句话要点
提出ForceBand以解决机器人力敏感操控数据不足问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 力敏感操控 sEMG 多模态数据 机器人学习 人机交互 力预测 康复训练
📋 核心要点
- 现有的人类示范数据主要关注运动和外观，缺乏对接触力的记录，导致机器人在力敏感操控中的表现不足。
- ForceBand是一种低成本的腕部sEMG系统，通过收集肌肉活动数据，生成富含力的信息示范，提升机器人操控能力。
- 实验结果显示，ForceBand在力预测精度上优于视觉基线，且在多种物体上实现了87%的任务成功率，显著提升了操控效果。
📝 摘要（中文）
人类示范是学习机器人操控策略的可扩展数据源。然而，现有的人类示范数据来源（如动作捕捉轨迹和互联网视频）主要捕捉运动和外观，缺乏对接触力的记录，这对于力敏感操控至关重要。本文提出了ForceBand，这是一种低成本的腕部sEMG系统，将人类肌肉活动转化为富含力的信息示范。我们首先收集了一个包含10小时的多模态数据集，涵盖自我中心视频、sEMG、IMU和指尖力测量。利用该数据集，我们预训练了一个EMG2Force模型，从sEMG和IMU信号中预测每个手指的力。经过短时间的用户特定校准，用户可以仅使用ForceBand和视频收集目标任务示范，EMG2Force随后为这些示范标注每个手指的力轨迹，从而生成用于机器人策略学习的力增强示范。实验表明，ForceBand在指尖交互的细粒度恢复上，力预测误差比基于视觉的基线低50%以上，并在需要物体特定力控制的抓取、挤压和放置任务中取得87%的成功率。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人操控中缺乏力敏感数据的问题。现有方法主要依赖于运动和外观信息，无法有效捕捉到接触力的变化，导致机器人在复杂任务中的表现受限。
核心思路：论文提出的ForceBand系统通过收集肌肉电活动（sEMG）数据，将人类的肌肉活动转化为力增强的操控示范。这种方法不仅丰富了示范数据的内容，还提高了机器人对力的控制能力。
技术框架：ForceBand系统的整体架构包括数据采集、EMG信号处理、模型训练和示范标注四个主要模块。首先，通过腕部设备收集sEMG、IMU和力传感器数据；然后，利用这些数据训练EMG2Force模型，最后将用户的示范与力信息结合。
关键创新：最重要的技术创新在于通过sEMG信号预测每个手指的接触力，从而生成力增强的操控示范。这一方法与传统的视觉基础方法相比，能够更准确地捕捉力的变化。
关键设计：在模型设计上，采用了特定的损失函数以优化力预测的准确性，并结合了多模态数据（sEMG、IMU、力传感器）进行训练，确保模型的泛化能力和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ForceBand在指尖力预测上比视觉基线降低了50%以上的误差，并在抓取、挤压和放置等任务中实现了87%的成功率，显示出其在力敏感操控中的优越性能。
🎯 应用场景
ForceBand的研究成果在机器人操控、康复训练和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提供更精确的力控制能力，机器人可以更好地执行复杂的操控任务，提升人机协作的效率。此外，该技术在医疗康复中也可以帮助患者进行更有效的训练和恢复。
📄 摘要（原文）
Human demonstrations are a scalable data source for learning robot manipulation policies. However, common sources of human demonstration data, such as motion-capture trajectories and internet videos, capture mostly motion and appearance while missing the contact forces that are critical for force-sensitive manipulation. In this paper, we introduce ForceBand, a low-cost wrist-worn sEMG system that turns human muscle activity into force-enriched demonstrations. We first collect a 10-hour multimodal dataset containing egocentric video, sEMG, IMU, and fingertip force measurements across diverse actions and objects. Using this dataset, we pre-train an EMG2Force model that predicts per-finger forces from sEMG and IMU signals. After a short user-specific calibration, users can collect target-task demonstrations using only ForceBand and video; EMG2Force then labels these demonstrations with per-finger force traces, producing force-augmented demonstrations for robot policy learning. Experiments show that ForceBand recovers fine-grained fingertip interactions with over 50% lower force prediction error than vision-based baselines and achieves an 87% success rate on pick, squeeze, and place tasks that require object-specific force control across objects with diverse shapes, sizes, and weights. Project website: https://forceband-emg.github.io