論文の概要: TouchSDF: A DeepSDF Approach for 3D Shape Reconstruction using
Vision-Based Tactile Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12602v1
- Date: Tue, 21 Nov 2023 13:43:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 00:26:26.104059
- Title: TouchSDF: A DeepSDF Approach for 3D Shape Reconstruction using
Vision-Based Tactile Sensing
- Title（参考訳）: TouchSDF:視覚に基づく触覚センシングを用いた3次元形状再構成のためのDeepSDFアプローチ
- Authors: Mauro Comi, Yijiong Lin, Alex Church, Alessio Tonioni, Laurence
Aitchison, Nathan F. Lepora
- Abstract要約: 人間は視覚と触覚に頼り、身体環境の総合的な3D理解を開発する。
触覚3次元形状再構成のための深層学習手法であるTouchSDFを提案する。
本手法は,(1)触覚画像をタッチ位置の局所メッシュにマッピングする畳み込みニューラルネットワーク,(2)署名された距離関数を予測して所望の3次元形状を抽出する暗黙的ニューラルネットワークの2つのコンポーネントから構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.691786688595762
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Humans rely on their visual and tactile senses to develop a comprehensive 3D
understanding of their physical environment. Recently, there has been a growing
interest in exploring and manipulating objects using data-driven approaches
that utilise high-resolution vision-based tactile sensors. However, 3D shape
reconstruction using tactile sensing has lagged behind visual shape
reconstruction because of limitations in existing techniques, including the
inability to generalise over unseen shapes, the absence of real-world testing,
and limited expressive capacity imposed by discrete representations. To address
these challenges, we propose TouchSDF, a Deep Learning approach for tactile 3D
shape reconstruction that leverages the rich information provided by a
vision-based tactile sensor and the expressivity of the implicit neural
representation DeepSDF. Our technique consists of two components: (1) a
Convolutional Neural Network that maps tactile images into local meshes
representing the surface at the touch location, and (2) an implicit neural
function that predicts a signed distance function to extract the desired 3D
shape. This combination allows TouchSDF to reconstruct smooth and continuous 3D
shapes from tactile inputs in simulation and real-world settings, opening up
research avenues for robust 3D-aware representations and improved multimodal
perception in robotics. Code and supplementary material are available at:
https://touchsdf.github.io/
- Abstract（参考訳）: 人間は視覚と触覚に頼り、身体環境の総合的な3D理解を開発する。
近年,高解像度視覚ベースの触覚センサを活用したデータ駆動型アプローチによる物体の探索・操作への関心が高まっている。
しかし,触覚センシングを用いた3次元形状復元は,非知覚形状を一般化できないこと,実世界テストが存在しないこと,離散表現による表現能力の制限など,既存の技術の限界から,視覚形状再構成に遅れを取っている。
そこで本研究では,視覚型触覚センサの豊富な情報と暗黙的神経表現であるdeepsdfの表現性を活用する,触覚3次元形状再構成のための深層学習手法であるtouchsdfを提案する。
本手法は,(1)触覚画像をタッチ位置の局所メッシュにマッピングする畳み込みニューラルネットワーク,(2)署名された距離関数を予測して所望の3次元形状を抽出する暗黙的ニューラルネットワークの2つのコンポーネントから構成される。
この組み合わせにより、TouchSDFは触覚入力と実世界設定から滑らかで連続的な3D形状を再構築し、堅牢な3D認識表現のための研究の道を開き、ロボット工学におけるマルチモーダル認識を改善した。
コードと補足資料は、https://touchsdf.github.io/で入手できる。
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