MagicSkin：在视觉触觉传感器中通过半透明皮肤平衡标记与无标记模式
机器人学
2025-12-09 v1
摘要
视觉触觉传感器(VBTS)在触觉皮肤的标记与无标记设计中面临根本性权衡：不透明墨水标记点可测量力和切向位移，但完全遮挡物体与纹理分类所需的几何特征，而无标记皮肤保留了表面细节但在有效测量切向位移方面存在困难。当前通过UV照明或基于学习的虚拟迁移解决上述问题的方法引入了硬件复杂度或计算负担。本论文提出MagicSkin，一种新型触觉皮肤，采用半透明着色标记点在标记与无标记模式之间取得平衡。它可同时实现切向位移追踪、力预测和表面细节保留。该皮肤可直接接入GelSight系列传感器，无需额外硬件或软件工具。我们对MagicSkin在下游任务中进行了全面评估。半透明标记点不仅未降低感知性能，反而显著提升：物体分类达到最优性能(99.17%)、纹理分类(93.51%)、切向位移追踪(97%点保留率)和力预测(总力误差降低66%)。这些实验结果表明半透明皮肤消除了标记与无标记模式之间的传统性能权衡，为触觉机器人所需的多模态触觉感知铺平道路。视频链接：https://zhuochenn.github.io/MagicSkin_project/
引用
@article{arxiv.2512.06829,
title = {MagicSkin: Balancing Marker and Markerless Modes in Vision-Based Tactile Sensors with a Translucent Skin},
author = {Oluwatimilehin Tijani and Zhuo Chen and Jiankang Deng and Shan Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.06829},
year = {2025}
}
备注
Submitted to ICRA2026