ICRA 2026 收录山西大学本科生一作论文：基于TacTip动态触觉流的力估计与力跟踪新方法
近日，国际机器人领域顶级会议ICRA 2026正式公布录用结果。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一项研究成果成功入选。该论文题为“TacTip-based Dynamic Contact Force Estimation with Sequential Tactile Images and Its Applications to Robotic Force Tracking”，第一作者为山西大学计算机与信息技术学院2024级本科生谢宛桐，通讯作者为大数据科学与产业研究院副教授陈路。合作者包括华南理工大学鹿振宇、杨佳龙，山西大学刘京阳，以及利物浦大学杨辰光。
这一成果含金量极高。ICRA由IEEE机器人与自动化学会主办，是机器人领域规模最大、影响力最广的顶级学术会议，覆盖感知、运动控制、人机交互等几乎所有核心方向。自1984年起每年举办一届，2026年已是第42届。本届会议将于明年6月在奥地利维也纳举行，主题为“机器人惠及所有人”。今年竞争异常激烈——全球86个国家和地区共提交4947篇投稿，最终仅录用1882篇，录取率38.04%。这一数据充分说明国际机器人学术研究的热度仍在持续攀升。
从静态到动态：本科生团队如何攻克力估计难题
力估计在机器人操作、人机交互及工业自动化中属于基础核心支撑。然而传统方法要么成本高昂，要么机械磨损严重，尤其在动态场景下估计精度大幅下降。视觉与触觉感知虽然提供了有潜力的解决路径，但现有方法大多停留在“静态标定”阶段——一旦进入滑移等动态交互过程，性能便急剧衰减。
那么，这一问题该如何破解？
这篇论文提出的方案是专门为TacTip传感器设计的新型力预测框架。核心思路清晰：通过集成一个动态触觉流编码器，精准捕捉触觉数据中的时空特征。听起来基础，但关键在于它能够对动态力的变化进行精确建模，从而为机器人动态力控制提供切实的技术支撑。
核心思路：让触觉真正“动”起来
为验证这一思路，研究团队开展了一系列对比实验。其中，不同帧差分方法在动态交互中的触觉特征响应对比图，直观展示了所提出的“触觉流差分法”在捕捉细微接触变化方面的优势。简言之，当物体在传感器表面滑动时，传统方法可能仍处于“僵化”应对状态，而新方法已敏锐捕捉到每一次微小的力变化——这正是高精度力估计的关键所在。
实践检验：从实验室走向真实场景
理论之外，实际表现同样关键。团队在不同滑移速度下进行了机器人力跟踪性能验证。视频显示，机器人搭载TacTip传感器，在粗糙表面上滑移，甚至跨越两个螺母障碍物时，依然能稳定跟踪力信号。这进一步证明该方法在真实动态交互场景中兼具实用性与稳定性。
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（YDZJSX20241B001）以及山西省科技创新领军人才团队等多个项目的支持。
