Reactive Slip Control in Multifingered Grasping Hybrid Tactile Sensing and Internal-Force Optimization

Title: Reactive Slip Control in Multifingered Grasping: Hybrid Tactile Sensing and Internal-Force Optimization
Authors: Théo Ayral, Saifeddine Aloui, Mathieu Grossard
arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.16127

Problem framing

多指抓取里的 in-hand slip 控制常见瓶颈是“检测快但控制慢”或“控制准但感知滞后”。这篇工作尝试把两类触觉互补融合。

Core method

用 PzE 传感做快速滑移触发，用 PzR 阵列做接触定位与抓取矩阵在线更新；发生 slip 后，在抓取内力零空间解一个 QP 调整内力，保持目标外力矩不变并满足执行器约束。

Key equations and mechanisms

内力优化可写为：

$$\underset{f_{int}}{\min }\Vert f_{int}-f_{int}^{prev}{\Vert }_2^2\text{s.t.}G{f}_{int}=0,f_{min}\le f_{int}\le f_{max}$$

其中 $G$ 为抓取矩阵。文中给出端到端 35-40ms 理论感知到命令延迟，强调实时闭环可行性。

Experiment reading guide

优先看 slip onset 检测时延（约 20ms）与扰动下稳定抓取恢复曲线，判断其是否真正达到“可操作的亚 50ms 闭环”。

Limitations

实验主要在受控条件，面对复杂材质/高频冲击时的泛化还需更多公开基准。

Future work

可结合学习型接触状态估计器，提升复杂物体表面下的鲁棒性与内力分配效率。

Replication angle

复现时先搭建高频触觉数据通路（系统延迟往往比算法耗时更关键），再验证 QP 内力更新是否稳定。

图链接（可直链渲染）：

• https://arxiv.org/html/2602.16127v1/text/Setup/Neo_rsc_overview_bold.png

Graph: Paper Node 2602.16127