基于扩散的分布式触觉传感器逆模型用于物体姿态估计
机器人学
2026-01-21 v1
摘要
触觉感知为在因遮挡或环境影响而导致视觉信息受限的操作场景中进行物体姿态估计提供了一种有前景的感知模态。然而，由于部分可观测性（单个观测对应多种可能的接触配置），有效利用触觉数据进行估计仍然是一个挑战。这限制了主要针对视觉的常规估计方法。我们提出通过学习一个使用去噪扩散的逆触觉传感器模型来应对这些挑战。该模型以来自分布式触觉传感器的触觉观测为条件，并使用基于符号距离场的几何传感器模型在仿真中进行训练。在推理过程中，通过使用来自符号距离场的距离和梯度信息进行单步投影来强制执行接触约束。对于在线姿态估计，我们通过一个提议方案将逆模型与粒子滤波器集成，该方案将生成的假设与来自先验信念的粒子相结合。我们的方法在仿真和真实世界的平面姿态估计设置中得到了验证，无需访问视觉数据或紧密的初始姿态先验。我们进一步评估了在推箱子场景中，对未建模接触和传感器动力学进行姿态跟踪的鲁棒性。与局部采样基线相比，逆传感器模型提高了采样效率和估计精度，同时保留了跨具有不同触觉可区分性物体的多模态信念。
引用
@article{arxiv.2601.13250,
title = {Diffusion-based Inverse Model of a Distributed Tactile Sensor for Object Pose Estimation},
author = {Ante Marić and Giammarco Caroleo and Alessandro Albini and Julius Jankowski and Perla Maiolino and Sylvain Calinon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.13250},
year = {2026}
}