【摘 要】机器人的灵巧操作一直是机器人领域研究的前沿热点问题。在很多灵巧操作任务中，机器人不仅需要视觉反馈，指尖的触觉反馈也至关重要，尤其是在光照条件不佳等情况下。目前，利用触觉伺服对物体进行三维形状感知的工作仍然非常具有挑战性。平面的GelSight触觉传感器并不适用于对物体进行三维形状的感知。因此，对GelSight触觉传感器设计进行了改进，使其更适用于获取三维物体边缘信息。同时，提出一种基于触觉伺服的物体边缘跟踪控制策略和基于触觉点云的物体三维边缘重建方法，以支持机器人的三维物体灵巧操作策略生成。针对多种复杂三维边缘模型，通过机器人的触觉伺服跟踪和三维边缘重建实验验证了所提方法的有效性。
【关键词】 触觉伺服 ; 触觉感知 ; 三维重建
0 引言
机器人对物体三维形状的感知是进行灵巧操作的前提条件。虽然基于视觉的物体三维重建算法已经比较成熟，但是不适用于一些特殊应用场景下的机器人，如水下机器人、管道机器人以及矿井救援机器人等。这些机器人面对的环境存在能见度低、光照条件差、视觉信息质量差等问题，机器人单纯依靠视觉难以感知物体形态。即便在常见的机器人抓取操作中，由于机器人的机械臂、环境障碍等对物体的遮挡，基于视觉的物体三维形态感知仍存在局限。而触觉利用物理接触的方式进行感知，能够在这些情况下有效代替或者辅助视觉进行感知。
近年来，基于相机的触觉传感器研究取得了较大进展。由于此类触觉传感器的感知面积一般较小，对物体三维形态的感知需要通过触觉伺服或触觉跟踪实现，即将传感器安装在机械臂末端，机械臂控制传感器与物体接触，并根据触觉反馈探索物体表面。由于物体的边缘包含了丰富的物体形状信息，许多研究聚焦于利用触觉跟踪物体边缘的问题，如利用触觉点阵或TacTip触觉传感器（以下简称TacTip传感器&#