倫敦國王學院羅山教授團隊聯合北京理工大學與莫納什大學,發布了RoTipBot — 首個基于可旋轉觸覺傳感器實現多層薄柔物體計數與抓取的機器人平臺,為主動觸覺感知在復雜物體操控中的應用打開了新方向,注入全新活力。論文由羅山教授擔任通訊作者,江佳齊與張旭陽為共同第一作者。
研究動機:薄柔物體因其厚度小、易彎曲的特性,給機器人抓取帶來兩大挑戰:
(1)薄層常常疊在一起,導致相機難以感知下層狀態,形成信息不全的視覺輸入;
(2)柔性物體變形性強,對夾持器的靈巧性與柔順性提出更高要求。現有方法通常依賴已知物體位置,或借助昂貴的力/力矩傳感器以彌補視覺感知的不確定性,顯著提高了系統成本。同時,配套的抓取裝置(如吸盤、軟體夾持器)也普遍存在效率限制—每次抓取閉合通常僅能分離一層,難以滿足高效處理需求。
為此,本文提出了RoTipBot—首個通過可旋轉觸覺傳感器實現多層薄柔物體計數與一次性抓取的機器人系統。具體而言,我們設計了名為 RoTip 的新型視觸覺傳感器,具備可旋轉結構,并能夠感知其指尖周圍的全向接觸信息。RoTipBot 配備兩個 RoTip 傳感器,通過同步滾動操作,將多層薄柔物體卷入手指之間的中心區域,從而實現高效穩定的抓取。同時,我們提出了一種基于觸覺感知的抓取策略,利用 RoTip 的實時接觸信息確保雙指與物體建立安全接觸,并精確估算被卷入的薄柔物體數量,實現薄柔物體的操控。
如下圖所示,所提出的RoTip傳感器包括三個主要模塊:固定模塊、傳輸模塊和手指主體。手指主體通過底部的視覺相機可以實現全向感應(Omnidirectional Sensing),傳輸模塊通過舵機驅動實現旋轉控制。
RoTip傳感器的設計延續了團隊前期的全向感知手指GelTip和可旋轉觸覺傳感器TouchRoller,首次將全向感知和主動旋轉運動進行結合。 首先,系統利用 RGB-D 相機獲取粗略的抓取初始位姿; 隨后,基于 RoTip 的全向觸覺感知能力,設計了一種觸覺引導的位姿微調策略,以確保末端執行器精確對位并實現穩定接觸; 最后,針對多層物體抓取過程中堆疊厚度動態變化的問題,提出一套基于觸覺反饋的紙張計數算法與連續調節機制,實現柔順高效的多層抓取。 羅山教授(Reader)是機器人觸覺感知領域的國際領軍人物,深耕視觸覺融合與靈巧操作研究十余年,曾任2024年T-RO觸覺機器人專刊(Tactile Robotics)首席客座編輯,現任T-RO副主編(Associate Editor)。他所領導的倫敦國王學院機器人感知實驗室(Robot Perception Lab),在機器人全向視觸覺傳感、觸覺仿真、多模態操作等方向取得多項開創性成果,持續推動機器人“看得見、摸得準、動得巧”。