Команда исследователей из Института автоматизации Китайской академии наук (CASIA) продемонстрировала, что добавление тактильной обратной связи на кончики пальцев значительно улучшает способность роботизированной руки вставлять детали в отверстия с субмиллиметровым зазором.
Работа, выполненная командой Лонга Чэна при участии таких авторов, как Синьпан Мэн, Хоучэн Ли и Чжэньхуа Ма, была принята на конференции IROS 2026 и опубликована на arXiv под названием «From Reach to Insert: Tactile-Augmented Precision Assembly under Sub-Millimeter Tolerances».
Точное введение деталей в отверстия с малым допуском является сложной задачей, поскольку небольшие ошибки в положении могут привести к заклиниванию или чрезмерным контактным силам, а камеры часто блокируются захватом и самой деталью в момент приближения штифта к отверстию.
Команда разделила эту задачу на два этапа. Сначала политика достижения, обученная методом имитационного обучения с использованием Diffusion Policy, захватывает случайно расположенный штифт и подносит его к отверстию. Затем политика обучения с подкреплением, основанная на Soft Actor-Critic, выполняет сам процесс введения и способна восстанавливаться после сбоев во время контакта.
В процессе обучения используется асимметричная конструкция актора-критика. Актор в основном полагается на визуальные данные, что обеспечивает эффективность политики при внедрении, тогда как критик получает тактильную обратную связь для более точной оценки действий. Поскольку каждое захватывание оставляет на датчике разное начальное показание, система сначала оценивает тактильную базовую линию до контакта, а критик работает с изменением относительно этой базовой линии. Кроме того, команда группирует обучающие выборки по показаниям крутящего момента и равномерно распределяет выборки по группам, чтобы политика могла увидеть более широкий спектр условий контакта.
Для эксперимента использовалась роботизированная рука Franka Emika Panda с 7 степенями свободы, оснащенная шестиосевым тактильным датчиком PaXini PX-6AX GEN3 на кончике пальца, а также камера Intel RealSense, установленная на запястье, и вторая камера RealSense для общего обзора. Этот датчик был предоставлен в рамках исследовательского сотрудничества с PaXini Tech.
Тестирование проводилось на пяти различных формах отверстий: квадратном, круглом, шестиугольном, L-образном и треугольном, при допусках 1 мм, 0,25 мм и 0,05 мм. При использовании чистого имитационного обучения средний процент успеха составил 76% при зазоре 1 мм, но упал до 24% при 0,25 мм и до 0% при 0,05 мм. При зазоре 0,05 мм имитационное обучение в сочетании с обучением с подкреплением без использования тактильного сенсора достигало успеха в 52% случаев. Однако благодаря тактическому критику и группированию выборок успех увеличился до 67%, при этом пиковая сила взаимодействия снизилась на 60%, а пиковый крутящий момент — на 44%.
