arXiv cs.RO 机器人学· Xuhui Kang, Tongxuan Tian, Sung-Wook Lee, Binghao Huang, Yunzhu Li, Yen-Ling Kuo·· 1 天前AI 评分57
论文提出低成本力控触觉夹爪 TF-Gripper 与力控操作框架 RETAF
Learning Force-Regulated Robotic Manipulation with a Low-Cost Tactile-Force-Controlled Gripper
AI 导读
论文提出低成本力控平行夹爪 TF-Gripper，售价约$150，有效力控范围0.45-45 N，兼容不同机械臂，并配套遥操作设备记录人手抓取力。作者进一步提出 RETAF 框架，将抓取力控制与臂部位姿预测解耦，用腕部图像和触觉反馈高频调节力，实验显示在六项真实任务中直接力控相比位置控制提升抓取稳定性与整体表现，触觉反馈对力控调节必不可少，RETAF 优于基线且可与多种基础策略集成。
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