Design of a Biomimetic Joint-Covering Skin with Tissue-Like Structure to Enhance Proprioception in a Musculoskeletal Humanoid

📄 arXiv: 2608.23304v1 📥 PDF

作者: Akihiro Miki, Shun Hasegawa, Yoshimoto Ribayashi, Kento Kawaharazuka, Kei Okada

分类: cs.RO

发布日期: 2026-08-24

备注: Accepted at IROS 2026, YouTube - https://www.youtube.com/watch?v=L9xU2wMkRRg

💡 一句话要点

提出生物仿生关节覆盖皮肤以增强人形机器人本体感觉

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 生物仿生 关节覆盖皮肤 本体感觉 多模态传感 肌肉骨骼机器人 压力传感 拉伸传感 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖肌肉传感来估计本体感觉，忽视了关节周围皮肤变形的作用，导致估计精度不足。
  2. 本研究设计了一种生物仿生关节覆盖皮肤，集成了压力和拉伸敏感元件，以增强本体感觉能力。
  3. 实验结果显示，该皮肤单独实现了约3度的关节角度估计误差，与肌肉传感结合后进一步提高了精度。

📝 摘要（中文）

在肌肉骨骼人形机器人中，本体感觉通常主要依赖肌肉传感，而关节周围皮肤变形的作用尚未得到充分探索。生物系统中的机械感受器分布在软组织中，补充肌肉反馈，支持可靠的关节状态估计。本研究提出了一种具有组织样结构的生物仿生关节覆盖皮肤，集成了压力和拉伸敏感元件。该皮肤在肌肉骨骼人形机器人Musashi-W上实施，评估了其独立的本体感觉能力及与肌肉传感的集成。实验结果表明，单独使用该皮肤可实现约3度的关节角度估计误差，且与肌肉传感的集成提高了估计精度。该皮肤的关节覆盖结构可能在机械上减轻外部干扰对肌肉的影响，多个模态的集成表明其有助于识别难以通过肌肉传感解释的外部刺激。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决肌肉骨骼人形机器人中本体感觉估计依赖肌肉传感的不足，特别是关节周围皮肤变形对估计的影响未被充分利用。

核心思路：提出一种生物仿生关节覆盖皮肤，采用组织样的分层结构，集成压力和拉伸敏感元件，以增强本体感觉的独立性和准确性。

技术框架：整体架构包括关节覆盖皮肤的设计与制造、传感器集成、数据采集与处理、以及与肌肉传感的融合。主要模块包括压力传感器、拉伸传感器和数据融合算法。

关键创新：最重要的创新点在于设计了一种具有组织样结构的关节覆盖皮肤，能够同时感知压力和拉伸，从而提供更全面的本体感觉信息，与传统依赖单一传感器的方法相比，具有本质区别。

关键设计：关键设计包括传感器的选择与布局、数据处理算法的优化，以及损失函数的设置，以确保多模态数据的有效融合和准确的关节角度估计。实验中使用的损失函数考虑了多种传感器数据的权重，以提高整体估计的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，单独使用该生物仿生皮肤实现了约3度的关节角度估计误差，且与肌肉传感的集成后，估计精度显著提高，展示了多模态融合的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人形机器人、仿生机器人以及康复设备等。通过增强本体感觉能力，机器人能够更好地适应复杂环境，提高交互能力和自主性，未来可能在医疗、服务和娱乐等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Proprioception in musculoskeletal humanoids is typically estimated primarily from muscle sensing, while the role of cutaneous deformation around joints remains insufficiently explored. In biological systems, mechanoreceptors distributed within soft tissue complement muscle feedback and support reliable joint state estimation. This study presents the design of a biomimetic joint-covering skin with a tissue-like layered structure that integrates pressure- and stretch-sensitive elements within the joint-covering tissue. The proposed skin is implemented on the musculoskeletal humanoid Musashi-W, and its independent proprioceptive capability as well as its integration with muscle sensing are evaluated. Experimental results show that the proposed skin alone achieves joint angle estimation with an average error of approximately 3 degrees. Furthermore, integration with muscle sensing improves estimation accuracy. Owing to its joint-covering structure, the skin may mechanically mitigate the influence of external disturbances on the muscles, and the integration of multiple modalities suggests the possibility of contributing to the identification of external stimuli that are difficult to interpret using muscle sensing alone. This work presents a design methodology for biomimetic joint-covering skin and demonstrates that such tissue-structured skin can serve as an effective approach for extending proprioceptive systems in musculoskeletal humanoids.