TacHair：用于机器人头发抚摸和感知的触觉接触分布引导在线校正

抚摸头发在日常美容和个人护理中很常见，也广泛应用于护发产品评估，激励具有类似物理交互能力的机器人。现有的机器人毛发护理和表面跟随方法主要依赖于轨迹规划、合规性、力调节或触觉调节策略，但可变形的毛发可以在逐渐漂过末端执行器的同时保持接触，使得局部交互难以调节。我们提出了 TacHair，一种触觉接触分布引导的在线校正框架，它将高分辨率触觉观察表示为空间头发接触分布。视觉触觉模仿策略生成名义上的抚摸动作，而单独训练的残差模块则纠正局部接触偏差，将任务进展与接触恢复分开。我们在 525 次真实机器人试验中评估了 TacHair，涉及五种头部几何形状和三种头发状况。成功的中风需要充分的任务进展和接触维持；我们的方法将成功率从 42.9% 提高到 62.3% 与未经校正的相同视觉触觉策略相比，接触维持率从 59.4% 提高到 88.0%。这些结果表明，空间触觉接触分布是与可变形和视觉遮挡表面保持接触交互的有效反馈表示。演示、代码和数据集可在 https://tachair.github.io. 获取