基于机器人第六指的摩擦比例振动触觉反馈用于操作中的实时滑移检测
机器人学
2025-03-20 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
将额外的机器人肢体/指手臂以增强和扩展运动技能，尤其是抓取和操作，具有显著的挑战性。现有肢体/指的抓取性能远低于人类手的性能。人类手可以在抓取过程中通过触觉受体产生的触觉反馈检测滑移的起始，从而实现精确和自动的抓握力度调节。人类对摩擦信息的感知取决于指尖与物体之间的滑移。将这一能力提升到额外的机器人肢体或指上具有挑战性。为此，本文提出了一种新方法，通过编码振动触觉线索向用户传递摩擦信息。这些线索在初始滑移发生时传递，从而使用户能够感知摩擦并最终利用此信息增加力量以避免物体掉落。在2交替选择实验方案中，参与者抓握和提起一个玻璃杯，施加3.5 N的法向力。到达该力后，玻璃杯逐渐释放以诱导滑移。在此滑移阶段，按照静力系数比例进行振动，以反映摩擦条件。结果表明，在不同摩擦条件下提起物体时，感知摩擦信息的准确率为94.53 p/m 3.05（平均p/m标准差）。结果表明，使用振动触觉反馈对于感官反馈具有有效性，使使用人类的额外机器人肢体或指的人能够感知摩擦信息。这使他们能够评估表面属性并根据摩擦条件调整抓握力度，从而增强其抓取和操作物体的能力。
引用
@article{arxiv.2503.15447,
title = {Friction-Scaled Vibrotactile Feedback for Real-Time Slip Detection in Manipulation using Robotic Sixth Finger},
author = {Naqash Afzal and Basma Hasanen and Lakmal Seneviratne and Oussama Khatib and Irfan Hussain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.15447},
year = {2025}
}