Mixtac：一种具有协同事件-帧感知的新型仿生混合触觉传感器
图像与视频处理
2026-05-19 v1
摘要
基于视觉和基于事件的触觉传感器在机器人操作研究中具有重要意义。然而，它们面临着基本的权衡：基于视觉的传感器采样率低，而基于事件的传感器在长期静态力估计过程中容易产生漂移。为了解决这一挑战并实现人类水平的触觉感知，本文通过模拟生物机械感受器的协同功能，提出了一种新型混合事件帧触觉传感器（Mixtac），实现了法向力估计。该原型利用事件进行高频力跟踪，利用帧实现长期精度。提出了帧引导事件循环网络（Frame Guided Event Recurrent Network, FGER-Net）来融合这两个数据流。网络在训练期间使用帧来纠正事件漂移，并在推理期间引导高频预测。实验表明，其平均绝对误差（MAE）为 0.04 N。本文能够弥合当前基于视觉的触觉传感器从 0 到 500 Hz 的采样率差距，并为人类水平的机器人操作铺平道路。
引用
@article{arxiv.2605.18550,
title = {Mixtac: A Novel Bio-Inspired Hybrid Tactile Sensor with Synergistic Event-Frame Perception},
author = {Yihang Li and Yijin Chen and Junkai Xu and Na Ningguta and Peter B. Shull and Shuo Jiang and Bin He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.18550},
year = {2026}
}