Embedding high-resolution touch across robotic hands enables adaptive human-like grasping

要約

現実世界のダイナミクスに適応するロボットハンドの開発は、ロボット工学とマシンインテリジェンスにおける根本的な課題のままです。
人間の手の運動学と制御アルゴリズムの複製における大幅な進歩にもかかわらず、ロボットシステムは、主に触覚的なフィードバックが不十分なため、動的環境で人間の能力と一致するのに苦労しています。
このギャップを埋めるために、表面積の70％にわたって高解像度の触覚センシング（0.1mm空間分解能）を特徴とする生体模倣ハンドであるF-TACハンドを提示します。
最適化されたハンドデザインを通じて、あらゆる運動を維持しながら、高解像度の触覚センサーを統合する際の従来の課題を克服します。
人間のような手構成を合成する生成アルゴリズムを搭載した手は、動的な現実世界条件で堅牢な把握能力を示しています。
600の現実世界の試験にわたる広範な評価は、この触覚装置のシステムが複雑な操作タスクにおける非触覚情報の代替品を大幅に上回ることを示しています（P <0.0001）。 これらの結果は、高度なロボットインテリジェンスの開発における豊富な触覚実施形態の重要な役割の経験的証拠を提供し、身体的センシング能力とインテリジェントな行動との関係に関する新しい視点を提供します。

要約(オリジナル)

Developing robotic hands that adapt to real-world dynamics remains a fundamental challenge in robotics and machine intelligence. Despite significant advances in replicating human hand kinematics and control algorithms, robotic systems still struggle to match human capabilities in dynamic environments, primarily due to inadequate tactile feedback. To bridge this gap, we present F-TAC Hand, a biomimetic hand featuring high-resolution tactile sensing (0.1mm spatial resolution) across 70% of its surface area. Through optimized hand design, we overcome traditional challenges in integrating high-resolution tactile sensors while preserving the full range of motion. The hand, powered by our generative algorithm that synthesizes human-like hand configurations, demonstrates robust grasping capabilities in dynamic real-world conditions. Extensive evaluation across 600 real-world trials demonstrates that this tactile-embodied system significantly outperforms non-tactile-informed alternatives in complex manipulation tasks (p<0.0001). These results provide empirical evidence for the critical role of rich tactile embodiment in developing advanced robotic intelligence, offering new perspectives on the relationship between physical sensing capabilities and intelligent behavior.

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