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| 本文作者： 吴思梦 | 2026-05-29 14:37 | 专题：ICRA 国际机器人与自动化会议 |
原文作者：公众号“CCF太原分部“
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qWB_shGkHy23EgRFrxr1Jw
近日，论文录用结果正式发布，山西大学大数据科学与产业研究院、演化科学智能山西省重点实验室、人工智能学院陈路团队在触觉力估计方向的成果“TacTip-based Dynamic Contact Force Estimation with Sequential Tactile Images and Its Applications to Robotic Force Tracking”被大会接收。该论文第一作者为山西大学计算机与信息技术学院2023级本科生谢宛桐，通讯作者为山西大学大数据科学与产业研究院副教授陈路，合作者为鹿振宇（华南理工大学）、刘京阳（山西大学）、杨佳龙（华南理工大学）和杨辰光（University of Liverpool，利物浦大学）。
ICRA是机器人领域规模最大、影响最广泛的顶级学术会议之一，由IEEE机器人与自动化学会（IEEE Robotics and Automation Society, RAS）主办，覆盖机器人感知、运动控制、人机交互等核心领域，自1984年起每年举办一届，截至2025年已连续举办四十二届，会议汇集了全球顶尖的机器人研究者、工程师和产业界人士。ICRA 2026将于2026年6月1日-5日在奥地利维也纳会议中心举办，本届会议以“Robots for All（机器人惠及所有人）”为主题。ICRA 2026目前共收到来自全球86个国家和地区4947篇投稿论文，最终录用1882篇（录取率为38.04%），这表明了国际机器人学术研究的热度持续升高。
力估计在机器人操作、人机交互及工业自动化领域至关重要。然而，传统方法常受限于成本高昂、机械磨损等挑战，且在动态场景中估计精度不足。视、触觉感知为该问题提供了一种极具潜力的解决方案，但现有方法多依赖静态标定，在滑移等动态交互过程中性能会显著下降。
为克服上述局限，该论文提出一种适用于TacTip传感器的新型力预测框架，该框架集成动态触觉流编码器以捕捉时空特征，实现对动态力变化的精准建模，为机器人动态力控制提供了新的技术方案。
不同帧差分方法在动态交互中的触觉特征响应对比图中，直观验证了该论文提出的触觉流差分法在捕捉细微接触变化上的优势，为高精度力估计提供了关键视觉依据。
此外，在不同滑移速度下进行动态滑移场景的机器人力跟踪性能验证，直观展示了机器人搭载TacTip传感器在粗糙表面滑移时（跨越两个螺母障碍物）的力跟踪效果，进一步验证了该论文方法在真实动态交互中的实用性与稳定性。
该研究工作得到了国家自然科学基金项目（62373233）、山西省专利转化计划项目（20250012）、中央高校基本科研业务费项目（2025ZYGXZR057）、山西省中央引导地方科技发展资金项目（YDZJSX20231B001）以及山西省科技创新领军人才团队等项目的支持。
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