PP-Tac：基于指尖触觉反馈的纸张挑取
机器人学
2025-06-19 v2
摘要
机器人正越来越多地被设想为人类的伴侣，协助处理涉及变形物体的日常任务。尽管近期在机器人硬件和具身 AI 方面的进展拓宽了 their 能力，但当前系统在处理像纸张和布料这样的薄、平、易变形的物体时仍存在挑战。这一限制源于缺乏适合的感知技术，无法在多样化的物体外观下进行稳健的状态估计，以及缺乏生成合适抓取动作的规划技术。为弥合这些差距，本文引入了 PP-Tac，一个用于挑取纸类物体的机器人系统。PP-Tac 具备多指机械手搭载高分辨率全向触觉传感器。该硬件配置使系统能够实时检测滑动并在线控制摩擦力，从而减缓滑动现象。此外，抓取动作生成通过轨迹合成管道实现，首先构建指尖抓握动作的数据集。基于该数据集，训练了一个扩散模型策略，用于控制手臂机器人系统。实验表明，PP-Tac 能有效挑取材料、厚度和刚性各异的纸类物体，整体成功率达 87.5%。在已知视角下，本工作是首个尝试使用触觉灵活手抓取纸类易变形物体。项目网页可在 https://peilin-666.github.io/projects/PP-Tac/ 查找。
引用
@article{arxiv.2504.16649,
title = {PP-Tac: Paper Picking Using Tactile Feedback in Dexterous Robotic Hands},
author = {Pei Lin and Yuzhe Huang and Wanlin Li and Jianpeng Ma and Chenxi Xiao and Ziyuan Jiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.16649},
year = {2025}
}
备注
accepted by Robotics: Science and Systems(RSS) 2025 url: https://peilin-666.github.io/projects/PP-Tac/