觸覺感知對于實現人類水平的機器人操作能力至關重要。而視覺觸覺傳感器（VBTS）作為一種有前景的解決方案，通過相機捕捉彈性凝膠墊的形變模式來感知接觸的方式，為視觸覺機器人提供了高空間分辨率和成本效益。然而，這些傳感器復雜的物理特性和視覺信號處理需求為機器人應用帶來了獨特的挑戰。缺乏高效且準確的VBTS模擬工具，極大地限制了觸覺機器人的研究。本文提出了Taccel，一個高性能的模擬平臺，集成了增量勢能接觸（IPC）和自適應動力學（ABD）方法，以高精度和前所未有的速度模擬機器人、觸覺傳感器和物體，在數千個并行環境中實現了超過實時18倍的加速。與以往在亞實時速度下運行且并行化有限的模擬器不同，Taccel提供了精確的物理模擬和逼真的觸覺信號，并且還通過用戶友好的API支持靈活的機器人-傳感器配置。論文地址:https://arxiv.org/abs/2504.12908Taccel的核心技術與方法
Taccel的核心技術包括增量勢能接觸（IPC）和自適應動力學（ABD）。IPC是一種先進的接觸處理方法，能夠確保無穿透和無反轉的物理模擬，特別適用于復雜接觸場景，如凝膠墊與物體的交互。IPC通過引入屏障能量和摩擦勢能，能夠精確模擬接觸力和摩擦力，從而生成逼真的觸覺信號。ABD則是一種高效的剛體和軟體動力學模擬方法，通過減少自由度（DoF）和優化計算流程，顯著提升了模擬效率。ABD特別適用于機器人連桿和剛性物體的模擬，能夠與IPC無縫結合，實現高精度的物理模擬。此外，Taccel通過深度神經網絡（DNN）生成高分辨率的RGB觸覺信號，模擬凝膠墊的形變和接觸模式。DNN通過訓練真實觸覺數據，能夠生成逼真的RGB圖像和深度圖，為觸覺感知任務提供高質量的數據支持。Taccel還支持低分辨率的標記點跟蹤，能生成局部形變模式，并將深度圖和標記點轉換為3D點云，提供空間信息。這些技術的結合使得Taccel能夠在保證物理精度的同時，實現超過實時18倍的模擬速度，支持數千個并行環境。Taccel的應用與性能評估
Taccel在多種觸覺機器人任務中展示了其有效性。在物體識別任務中，使用合成觸覺數據訓練的模型在真實數據上表現出色，無需領域適應。例如，在一個包含10種機械零件的分類任務中，模型在合成數據上的準確率達到86.50%，在真實數據上的準確率達到70.94%。這一結果表明，Taccel生成的觸覺信號具有高度的真實性和可遷移性。在機器人抓取任務中，Taccel支持多種機器人手配置，生成大規模抓取數據集，為算法開發提供了豐富的數據支持。通過擴展DFC算法，Taccel能夠生成優化的抓取姿態，確保凝膠墊與物體表面的垂直接觸，從而提升觸覺感知的效果。在關節物體操作任務中，Taccel能夠精確模擬復雜的操作場景，如抽屜、柜門和螺栓螺母的裝配。例如，在Tac-Man框架中，Taccel通過模擬凝膠墊的形變和接觸力，實現了微波爐門和抽屜的精確操作，模擬結果與真實實驗高度一致。性能評估表明，Taccel在復雜接觸場景中表現出色，生成的觸覺信號與真實數據高度一致，平均SSIM達到0.93。此外，Taccel在單個NVIDIA H100 GPU上支持超過4096個并行環境，模擬速度超過實時18倍，顯著提升了數據生成和算法開發效率。
Taccel的優勢與未來工作
Taccel通過其高性能、靈活性和精確性，為觸覺機器人研究提供了一個強大的工具。其用戶友好的API支持靈活的機器人-傳感器配置，用戶可以通過簡單的Python腳本加載機器人、傳感器和物體，并設置模擬參數。Taccel的高效并行化能力使其能夠同時模擬數千個環境，為大規模數據生成和算法開發提供了可能。例如，在一個低分辨率的插銷插入任務中，Taccel在4096個并行環境下的模擬速度達到915 FPS，超過實時18倍。在高分辨率的靈巧手操作任務中，Taccel在256個并行環境下的模擬速度達到12.67 FPS，仍然保持較高的效率。未來，Taccel的優化方向包括進一步優化計算效率、開發實時渲染功能以及擴展更多機器人應用場景。例如，通過優化線性系統求解器和簡化模擬協議，Taccel可以進一步提升模擬速度；通過開發圖形用戶界面，Taccel可以降低使用門檻，吸引更多研究人員參與觸覺機器人研究。這些改進將使Taccel成為觸覺機器人研究不可或缺的平臺，加速機器人系統的開發和應用。
總結
Taccel是一個基于高性能GPU模擬的視覺觸覺機器人平臺，通過集成IPC和ABD技術，實現了高精度、高效率的物理模擬和觸覺信號生成。其在物體識別、機器人抓取和關節物體操作中的廣泛應用展示了其強大的能力。Taccel的推出為觸覺機器人研究提供了新的工具，有望推動機器人與物理環境的交互和理解方式的變革。通過支持大規模模擬和高質量數據生成，Taccel將加速觸覺機器人算法的開發，為未來智能機器人系統的實現奠定基礎。參考文獻：Y. Li et al., "Taccel: Scaling Up Vision-based Tactile Robotics via High-performance GPU Simulation,"arXiv preprint arXiv:2504.12908, Apr. 2025.