DVS事件相机助力机器人实现高频触觉感知，德国TU Darmstadt大学发布最新研究成果
近日，德国TU Darmstadt大学Niklas团队研究成果“基于事件驱动的机器人操操控光学触觉传感器——Evetac”发布于《IEEE 机器人学报》（ IEEE Transactions on Robotics）。iniVation事件相机DVXplorer Mini为其提供了传感器支持，打破了传统触觉传感器的性能界限，为机器人技术带来了前所未有的进步。
实验证明，与GelSight Mini等RGB光学触觉传感器相比，Evetac能够感应高达498Hz的振动、重建剪切力且数据传输率仅为RGB方法的1.7%。此次研究成果，为处理各种物体的稳健、自适应闭环抓握控制奠定了良好的应用基础。
在工业装配和家庭机器人领域，机械物体操作的精确性和效率至关重要。为了应对复杂且非结构化的环境，机器人需要具备卓越的触觉感知能力。
感知模块是人形机器人具身智能运控和交互的基础，触觉传感被视为具身智能发展的关键技术。触觉传感器追求，高灵敏度（多维力感知）、高集成度、高延展性、成本低，以便获取物体信息，提升灵巧手抓取的力和力矩的控制效果，对硬件、生产工艺、算法均要求高。
尽管已经提出了Mems、薄膜传感器等多种传感技术，目前基于RGB视觉方案的触觉传感器最受关注，工作原理依赖于RGB相机捕捉弹性体的变形。RGB光学触觉传感器因其小巧的外形、与标准接口的兼容、低成本和高空间分辨率而受到欢迎。
由于标准 RGB 摄像机的速度通常比其他类型的传感器慢，因此需要不同的滑移检测标准。这些标准包括标记位移场分析、基于模型的力场不均匀性分析标准，以及最终与闭环反馈控制和多指指针相结合的数据驱动滑移检测器。总体而言，这些使用 RGB 光学传感器进行滑动检测的作品更侧重于感应位移，而非振动等高频现象。然而和人类的触觉相比，通常缺乏时间分辨率，且依赖大模型、数据积累难、训练成本高，无法真正实现灵巧手。为此，研究团队引入了仿生驱动的类脑智能视觉传感器（DVS事件相机）试图让行为更贴近拟人化。
视频演示了Evetac 数据速率与标准 RGB 光学触觉传感器 (GelSight Mini) 数据速率，操作包括抓取物体、扰动物体，最后通过打开夹持器使物体滑落。
Evetac触觉感知表现出色，感应频率高达1000 Hz，相比之下，RGB光学触觉传感器的频率仅为25 Hz，这使Evetac能够捕捉到更高频的触觉信息，同时，其稀疏的数据输出使得操作过程中仅产生传统RGB光学触觉传感器数据的1.7%，显著提升了数据处理效率，充分展示了其在高频振动检测方面的优势。
经过一系列实验有效证明Evetac的特性后，研究团队聚焦向滑移检测这一实际应用中的关键任务，可靠的滑动检测是在机器人抓取任务中的重中之重。因为滑动与手指（即传感器）和物体之间的接触不稳定有关。稳定的抓取需要快速的摩擦力传感响应，以防止抓取的物体掉落。
研究团队设计了一种新颖的算法来跟踪印在凝胶中的点，并提出了一套触觉特征，利用这些特征从收集到的数据中学习基于神经网络的高效滑动检测器。Evetac的引入为机器人提供了高效的滑移检测和控制能力，使得控制器可自适应调整抓取力以实现稳定的提升和平衡，并通过纠正措施抵消任何滑移信号。
通过对20件尺寸、重量和材质不一的物体进行实验，研究结果表明，基于Evetac的数据开发的滑移检测器在各种物体上的成功率高达93%。这不仅提高了机器人的抓取稳定性，还增强了其在不同操作环境中的适应性和鲁棒性，具有极高的商业价值。
随着人工智能技术的发展，特别是在大型AI模型的推动下，人形机器人持续受资本关注，人形机器人产业链技术正迅速发展，产业关键零部件正迎来技术突破和巨大的市场机遇。
灵巧手是人形机器人末端执行与感知的工具，是人形机器人未来硬件迭代空间最大的功能模块之一。目前机器人触觉传感器市场主要由美国企业占据。据浙江证券最新测算，灵巧手在人形机器人整机成本中占比约14%，2023-2030年市场空间复合增速达35%，预计2030年人形机器人灵巧手全球市场空间约568亿元。
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