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ICRA 2026山西大学本科生一作TacTip动态触觉流实现力估计与力跟踪

ICRA 2026山西大学本科生一作TacTip动态触觉流实现力估计与力跟踪

热心网友 时间:2026-05-30
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ICRA 2026 收录山西大学本科生一作论文:基于TacTip动态触觉流的力估计与力跟踪新方法

近日,国际机器人领域顶级会议ICRA 2026正式公布录用结果。山西大学大数据科学与产业研究院、演化科学智能山西省重点实验室、人工智能学院陈路团队在触觉力估计方向的一项研究成果成功入选。该论文题为“TacTip-based Dynamic Contact Force Estimation with Sequential Tactile Images and Its Applications to Robotic Force Tracking”,第一作者为山西大学计算机与信息技术学院2024级本科生谢宛桐,通讯作者为大数据科学与产业研究院副教授陈路。合作者包括华南理工大学鹿振宇、杨佳龙,山西大学刘京阳,以及利物浦大学杨辰光。

这一成果含金量极高。ICRA由IEEE机器人与自动化学会主办,是机器人领域规模最大、影响力最广的顶级学术会议,覆盖感知、运动控制、人机交互等几乎所有核心方向。自1984年起每年举办一届,2026年已是第42届。本届会议将于明年6月在奥地利维也纳举行,主题为“机器人惠及所有人”。今年竞争异常激烈——全球86个国家和地区共提交4947篇投稿,最终仅录用1882篇,录取率38.04%。这一数据充分说明国际机器人学术研究的热度仍在持续攀升。

从静态到动态:本科生团队如何攻克力估计难题

力估计在机器人操作、人机交互及工业自动化中属于基础核心支撑。然而传统方法要么成本高昂,要么机械磨损严重,尤其在动态场景下估计精度大幅下降。视觉与触觉感知虽然提供了有潜力的解决路径,但现有方法大多停留在“静态标定”阶段——一旦进入滑移等动态交互过程,性能便急剧衰减。

那么,这一问题该如何破解?

这篇论文提出的方案是专门为TacTip传感器设计的新型力预测框架。核心思路清晰:通过集成一个动态触觉流编码器,精准捕捉触觉数据中的时空特征。听起来基础,但关键在于它能够对动态力的变化进行精确建模,从而为机器人动态力控制提供切实的技术支撑。

核心思路:让触觉真正“动”起来

为验证这一思路,研究团队开展了一系列对比实验。其中,不同帧差分方法在动态交互中的触觉特征响应对比图,直观展示了所提出的“触觉流差分法”在捕捉细微接触变化方面的优势。简言之,当物体在传感器表面滑动时,传统方法可能仍处于“僵化”应对状态,而新方法已敏锐捕捉到每一次微小的力变化——这正是高精度力估计的关键所在。

实践检验:从实验室走向真实场景

理论之外,实际表现同样关键。团队在不同滑移速度下进行了机器人力跟踪性能验证。视频显示,机器人搭载TacTip传感器,在粗糙表面上滑移,甚至跨越两个螺母障碍物时,依然能稳定跟踪力信号。这进一步证明该方法在真实动态交互场景中兼具实用性与稳定性。

ICRA 2026|山西大学本科生一作:TacTip动态触觉流实现力估计与力跟踪

ICRA 2026|山西大学本科生一作:TacTip动态触觉流实现力估计与力跟踪

ICRA 2026|山西大学本科生一作:TacTip动态触觉流实现力估计与力跟踪

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该研究工作得到了国家自然科学基金项目(62373233)、山西省专利转化计划项目(20250012)、中央高校基本科研业务费项目(2025ZYGXZR057)、山西省中央引导地方科技发展资金项目(YDZJSX20241B001)以及山西省科技创新领军人才团队等多个项目的支持。

来源:https://www.leiphone.com/category/robot/WtrmxQfqNtJlnzeJ.html

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