SwapBot: Tool-Centric Robot Manipulation via Interchangeable End-Effectors and Tactile Sensing
作者: Yunchu Zhang, Ray Song, Junhan Jiao, Liyiming Ke, Yuchen Yang, Ruihan Gao, Emma Romig, Siddhartha Srinivasa, Yiyue Luo
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-29
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出SwapBot以解决工具中心机器人操作中的工具互换问题
🎯 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)
关键词: 机器人操作 工具中心 模块化设计 触觉传感器 模仿学习 家庭自动化 智能制造
📋 核心要点
- 现有的机器人操作方法往往缺乏灵活性，无法高效处理多种工具的使用，限制了其在复杂环境中的应用。
- SwapBot通过模块化设计和低成本适配器，实现了工具的快速互换，提升了机器人在多种任务中的适应能力。
- 实验结果显示，使用触觉增强的演示训练的模仿学习策略，成功率提高了15到25个百分点，显著提升了机器人在接触丰富技能上的表现。
📝 摘要（中文）
机器人在日常环境中的操作通常涉及大量工具的使用。诸如煎豆腐等看似简单的家务任务，需要使用不同工具进行强力切割、精细刷涂和精准放置。因此，能够自主交换和使用适合任务的工具对于工具中心的操作至关重要。我们提出了SwapBot，一个模块化的工具中心末端执行器系统，配备低成本适配器，能够快速将常见家用工具转换为机器人末端执行器。SwapBot采用固定的机器人侧耦合接口与低成本工具侧适配器的统一设计原则，支持与多种工具和机器人平台的兼容。每个适配器集成了紧凑的触觉传感器，支持快速自主交换，并与直观的遥操作系统接口，便于高效的演示收集。用户研究表明，SwapBot在遥操作过程中减少了任务完成时间和操作员工作负担。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决机器人在日常操作中对多种工具的使用需求，现有方法往往依赖单一的通用抓手，缺乏灵活性和适应性。
核心思路：SwapBot采用模块化设计，通过低成本适配器实现工具的快速互换，结合触觉传感器提升操作精度，旨在提高机器人在复杂任务中的表现。
技术框架：SwapBot的整体架构包括固定的机器人侧耦合接口、多个工具侧适配器和触觉传感器模块，支持快速的工具互换和高效的遥操作。
关键创新：SwapBot的主要创新在于其模块化设计和触觉传感器的集成，使得机器人能够在多种工具之间快速切换，克服了传统方法的局限性。
关键设计：每个适配器都集成了紧凑的触觉传感器，支持快速自主交换，并与遥操作系统无缝对接，确保操作的高效性和准确性。具体的参数设置和损失函数设计在实验中经过优化，以提升模仿学习的效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SwapBot在遥操作任务中显著减少了任务完成时间，并降低了操作员的工作负担。通过触觉增强的演示训练，模仿学习策略的成功率提高了15到25个百分点，展示了其在接触丰富技能上的优越性。
🎯 应用场景
SwapBot的研究成果在家庭自动化、服务机器人和工业自动化等领域具有广泛的应用潜力。其模块化和灵活的工具使用方式，可以显著提升机器人在复杂环境中的操作能力，推动智能家居和智能制造的发展。
📄 摘要（原文）
Robot manipulation in everyday environments inherently involves substantial tool usage. Seemingly simple household tasks, such as cooking pan-fried tofu, require forceful cutting, delicate brushing, and precise placement using different tools under contact-rich interaction. Thus, the ability to autonomously swap and use task-appropriate tools is important for tool-centric manipulation. We introduce SwapBot, a modular, tool-centric end effector system featuring low-cost adapters that quickly convert common household tools into robot end effectors. Rather than pursuing a single universal gripper, SwapBot adopts a unified design principle that combines a fixed robot-side coupling interface with low-cost, tool-side adapters, enabling compatibility with diverse tools, including articulated ones, and multiple robot platforms. Each adapter integrates compact tactile sensors, supports fast autonomous swapping, and interfaces with an intuitive teleoperation system for efficient demonstration collection. User studies show that, during teleoperation, SwapBot reduces task completion time and operator workload. Using collected demonstrations on the robot, we train imitation learning policies to successfully perform tool-centric tasks like cooking tofu, stirring salad, flipping meat. Our ablation study shows that using tactile-augmented demonstrations improves policy performance across contact-rich skills, increasing success rates by 15 to 25 percentage points over RGB-only policies. These results highlight modular, tactile-equipped tools as a practical and extensible pathway toward robust and capable robot manipulation. Project website https://personalrobotics.github.io/SwapBot.