抓握、滑动、滚动：基于触觉的形状重建接触模式比较分析

触觉感知允许机器人通过物理接触获取物体的详细几何信息，补充视觉方法的局限。然而，高效获取有用触觉数据的挑战在于：物理接触耗时，且需战略性地选择接触位置，以在最大化信息增益的同时最小化物理交互。本文研究了不同接触模式对物体形状重建的影响，采用具备触觉功能的灵活抓手进行比较。我们比较了三种接触互动模式：抓握释放、由指尖轻触引起的滑动、和掌部滚动。这些接触模式结合了基于信息论的探索框架，利用形状完成模型引导后续采样位置。我们的结果表明，指尖轻触和掌部滚动的触觉感知效率提升转化为收敛速度的提高，在所需物理互动次数上减少34%，同时提升重建精度55%。我们使用配备Inspire-Robots灵活手臂的UR5e机器人臂进行验证，显示在原始物体几何形状下表现稳健。