Exploring Proximity and Tactile Sensing for Robotic Manipulation
作者: Eric T. Chang, Bianca Aumann, Zhanpeng He, Mohamed Elnoor, Thomas Liang, Matei Ciocarlie, Nima Fazeli, Joshua Migdal, Tye Brady, Taskin Padir
分类: cs.RO
发布日期: 2026-11-02
💡 一句话要点
提出ToFTouch以解决机器人抓取前触觉感知问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 预触觉感知 多模态传感器 机器人抓取 飞行时间传感器 压力传感阵列 自动化 智能机器人
📋 核心要点
- 现有的机器人抓取方法在接触前缺乏有效的感知手段，导致抓取效率低下。
- 本文提出ToFTouch传感器，通过结合多区域飞行时间传感器和压力传感阵列，实现了预触觉感知。
- 实验表明，ToFTouch在预抓取调整中减少了7.4%的周期时间，并在提取和插入任务中表现出色，成功率高。
📝 摘要（中文）
预触觉感知，即在接触前获取物体信息，是机器人手部的一种吸引人的感知方式，能够让机器人在接触发生前进行预测和响应。本文提出了ToFTouch，这是一种多模态触觉传感器，结合了三个多区域（4×4分辨率）飞行时间传感器与基于光学的压力传感阵列。我们将该传感器安装在平行夹爪上，并在三个不同任务中展示其效用：预抓取调整、从杂乱中提取物品和在狭小空间中插入物品。实验结果表明，ToF反馈在预抓取调整中将周期时间减少了7.4%，并在提取和插入任务中表现出色。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决机器人在抓取物体时缺乏有效的预触觉感知能力的问题。现有方法往往依赖于接触后的反馈，导致抓取效率和成功率低下。
核心思路：论文提出的ToFTouch传感器通过多模态感知，能够在接触前获取物体的距离和压力信息，从而实现更为精准的抓取策略。该设计使得机器人能够提前调整抓取姿态，提升抓取成功率。
技术框架：ToFTouch传感器由三个多区域飞行时间传感器和一个光学压力传感阵列组成，整体架构包括感知模块、数据处理模块和控制模块。感知模块负责实时获取距离和压力信息，数据处理模块进行信息融合，控制模块则根据处理结果调整夹爪动作。
关键创新：ToFTouch的主要创新在于将多区域飞行时间传感器与压力传感器结合，形成了一种新的预触觉感知方式。这种设计使得机器人能够在接触前进行有效的环境感知，与传统的单一传感器方法相比，显著提升了抓取性能。
关键设计：在设计中，传感器的分辨率设置为4×4，能够提供足够的空间分辨率以捕捉细微的物体特征。此外，采用了优化的信号处理算法，以确保在动态环境中也能保持高效的感知能力。实验中使用的损失函数和控制策略经过多次调试，以实现最佳的抓取效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，ToFTouch在预抓取调整中将周期时间减少了7.4%。在提取任务中，ToF感知在所有测试的深度偏移（±2 cm）下均成功检索，标准偏差低于0.4 cm。此外，在插入任务中，ToFTouch提供的近距离和触觉信息显著提升了操作的成功率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化仓储、机器人辅助装配以及家庭服务机器人等。通过提升机器人在复杂环境中的抓取能力，ToFTouch有望在实际应用中显著提高工作效率和安全性，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Pre-touch sensing, or sensing information about an object before contact, is an attractive modality for robot hands as it can allow a robot to anticipate and respond to a contact before it happens. In this work, we introduce ToFTouch, a multimodal tactile sensor combining three multizone (4$\times$4 resolution) time-of-flight sensors with an optics-based pressure sensing array. We mount this sensor on a parallel jaw gripper and demonstrate its utility on three distinct tasks: (i) pre-grasp adjustment, (ii) item extraction from clutter, and (iii) item insertion into tight spaces. For pre-grasp adjustment, ToF feedback reduced cycle time by 7.4$\%$ by enabling anticipatory gripper closure during approach. For extraction, ToF sensing enabled successful retrieval across all tested depth offsets ($\pm$2 cm) deviating from the nominal pick point, including conditions where baseline approaches failed, with standard deviations below 0.4 cm. For insertion into dense clutter, we explore the proximity and tactile information provided from ToFTouch during an insertion trajectory. The results demonstrate the utility of multizone ToF sensing in a manipulation environment.