論文の概要: Temporal Binding Foundation Model for Material Property Recognition via Tactile Sequence Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14934v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 21:47:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:11.877880
• Title: Temporal Binding Foundation Model for Material Property Recognition via Tactile Sequence Perception
• Title（参考訳）: 触覚系列認識による材料特性認識のための時間結合基盤モデル
• Authors: Hengxu You, Tianyu Zhou, Jing Du,
• Abstract要約: 触覚シーケンス理解のための時間的結合基盤モデルを用いた新しい手法を提案する。 提案システムは,人間の指先知覚と同様,触覚相互作用の連続的な性質を捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3724852180691025
• License:
• Abstract: Robots engaged in complex manipulation tasks require robust material property recognition to ensure adaptability and precision. Traditionally, visual data has been the primary source for object perception; however, it often proves insufficient in scenarios where visibility is obstructed or detailed observation is needed. This gap highlights the necessity of tactile sensing as a complementary or primary input for material recognition. Tactile data becomes particularly essential in contact-rich, small-scale manipulations where subtle deformations and surface interactions cannot be accurately captured by vision alone. This letter presents a novel approach leveraging a temporal binding foundation model for tactile sequence understanding to enhance material property recognition. By processing tactile sensor data with a temporal focus, the proposed system captures the sequential nature of tactile interactions, similar to human fingertip perception. Additionally, this letter demonstrates that, through tailored and specific design, the foundation model can more effectively capture temporal information embedded in tactile sequences, advancing material property understanding. Experimental results validate the model's capability to capture these temporal patterns, confirming its utility for material property recognition in visually restricted scenarios. This work underscores the necessity of embedding advanced tactile data processing frameworks within robotic systems to achieve truly embodied and responsive manipulation capabilities.
• Abstract（参考訳）: 複雑な操作作業に従事するロボットは、適応性と精度を確保するために、頑健な材料特性認識を必要とする。 伝統的に、視覚データは物体知覚の主要な源となっているが、視界を妨害したり、詳細な観察を必要とするシナリオでは不十分であることがしばしば証明される。 このギャップは、物質認識のための補完的または一次的入力としての触覚感覚の必要性を浮き彫りにする。 触覚データは、微妙な変形や表面の相互作用を視覚だけで正確に捉えられないような、接触に富んだ小さな操作において特に重要である。 本論文は, 触覚シーケンス理解のための時間的結合基盤モデルを利用して, 材料特性の認識を向上する手法を提案する。 触覚センサデータを時間的焦点で処理することにより、人間の指先知覚と同様、触覚相互作用の逐次的性質をキャプチャする。 さらに,本文では, 触覚系列に埋め込まれた時間的情報をより効果的に把握し, 材料特性の理解を推し進めることを示す。 実験により、これらの時間パターンを捕捉するモデルの能力を検証するとともに、視覚的に制限されたシナリオにおける物質的特性認識の有用性を確認する。 この研究は、ロボットシステムに高度な触覚データ処理フレームワークを組み込んで、真に具現化され、応答性のある操作機能を実現する必要性を浮き彫りにしている。

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