Toward Geometry-Scalable Whole-Body Touch for Humanoids: A 3D-Printed Conformal EIT Skin
作者: Haofeng Chen, Carson Kohlbrenner, Jiri Kubik, Lukas Rustler, Alexander Dickhans, Karel Bartunek, Alessandro Roncone, Hyosang Lee, Matej Hoffmann
分类: cs.RO
发布日期: 2026-08-03
备注: Submitted to IEEE Humanoids
💡 一句话要点
提出几何可扩展的全身触觉传感皮肤以解决人形机器人触觉覆盖问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 触觉传感器 电阻抗成像 增材制造 人形机器人 灵敏度提升 接触定位 柔性材料
📋 核心要点
- 现有的触觉传感器阵列在表面积和布线复杂性上存在显著不足，难以满足人形机器人在复杂环境中的需求。
- 本文提出了一种几何适应性增材制造的电阻抗成像触觉皮肤，采用柔性导电TPU层和接触增强贴片以提高灵敏度。
- 实验结果显示，曲面传感器在18个接触位置上的平均定位误差为6毫米，表明该方法在触觉感知中的有效性。
📝 摘要（中文）
全身触觉感知是人形机器人在接触丰富的人类环境中操作的前提，但传统的触觉传感器阵列在表面积、布线复杂性和机器人特定曲率方面表现不佳。本文提出了一种通过几何适应性增材制造工艺制备的电阻抗成像触觉皮肤。该皮肤由柔性导电TPU层构成连续的感知域，接触引起的耦合与导电贴片产生的边界电压变化通过一步高斯-牛顿EIT求解器进行重建。我们首先表征了分层结构的电机械设计空间，结果表明低电阻接触增强贴片和多孔导电TPU感知层提高了灵敏度，同时保持了可打印性。随后在平面原型、曲面U型原型和定性iCub面部几何体上验证了接触定位，曲面传感器在18个接触位置上实现了6毫米的平均定位误差，未经过监督后处理。这些结果表明，增材制造的断层成像皮肤可以减少人形机器人触觉覆盖的形态特定重新设计负担，并为人本部署的大面积接触感知提供了实际途径。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统触觉传感器在大面积和复杂曲面上的适用性不足，导致人形机器人在接触丰富环境中的触觉感知能力受限。
核心思路：通过增材制造技术，设计一种可适应不同几何形状的电阻抗成像触觉皮肤，利用导电TPU层和接触增强贴片来提升传感器的灵敏度和适用性。
技术框架：整体架构包括导电TPU层作为感知域，接触增强贴片用于提高接触灵敏度，结合高斯-牛顿EIT求解器进行电压变化重建。
关键创新：该研究的主要创新在于采用增材制造技术实现的可变形触觉皮肤，显著降低了针对特定形态的重新设计需求，与传统方法相比具有更好的适应性和灵活性。
关键设计：设计中采用了低电阻的接触增强贴片和多孔导电TPU层，以提高传感器的灵敏度，同时保持其可打印性，确保在不同几何形状上的有效应用。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，曲面传感器在18个接触位置上的平均定位误差为6毫米，未经过监督后处理，显示出该触觉皮肤在实际应用中的高效性和准确性，显著优于传统触觉传感器的性能。
🎯 应用场景
该研究的触觉皮肤具有广泛的应用潜力，特别是在服务机器人、医疗机器人和人机交互等领域。通过提供高效的触觉感知能力，可以显著提升机器人在复杂环境中的操作能力和安全性，未来可能推动人形机器人在日常生活中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Whole-body tactile sensing is a prerequisite for humanoids that operate in contact-rich human environments, but conventional taxel arrays scale poorly with surface area, wiring complexity, and robot-specific curvature. We present a conformal electrical impedance tomography tactile skin fabricated through a geometry-adaptable additive-manufacturing workflow. A flexible conductive TPU layer forms a continuous sensing domain, while contact-induced coupling with conductive patches produces boundary voltage changes that are reconstructed using a one-step Gauss-Newton EIT solver. We first characterize the electromechanical design space of the layered structure and show that low-resistance contact-enhancement patches and a porous conductive TPU sensing layer improve sensitivity while preserving printability. We then validate contact localization on a planar prototype, a curved U-shaped prototype, and a qualitative iCub-face-shaped geometry. The curved sensor achieves a mean localization error of 6 mm over 18 contact positions without supervised post-processing. These results suggest that additively manufactured tomographic skins can reduce the morphology-specific redesign burden for humanoid tactile coverage and provide a practical route toward large-area contact sensing for human-centered deployment.