論文の概要: ControlTac: Force- and Position-Controlled Tactile Data Augmentation with a Single Reference Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20498v2
• Date: Wed, 28 May 2025 02:10:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 12:33:41.759312
• Title: ControlTac: Force- and Position-Controlled Tactile Data Augmentation with a Single Reference Image
• Title（参考訳）: ControlTac: 単一の参照画像による力・位置制御された触覚データ拡張
• Authors: Dongyu Luo, Kelin Yu, Amir-Hossein Shahidzadeh, Cornelia Fermüller, Yiannis Aloimonos, Ruohan Gao,
• Abstract要約: ControlTacは、単一の参照触覚画像、接触力、接触位置に条件付けされたリアルな触覚画像を生成する、制御可能なフレームワークである。 ControlTacは、触覚データセットを効果的に拡張し、一貫したゲインにつながることを実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.223013595239916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-based tactile sensing has been widely used in perception, reconstruction, and robotic manipulation. However, collecting large-scale tactile data remains costly due to the localized nature of sensor-object interactions and inconsistencies across sensor instances. Existing approaches to scaling tactile data, such as simulation and free-form tactile generation, often suffer from unrealistic output and poor transferability to downstream tasks. To address this, we propose ControlTac, a two-stage controllable framework that generates realistic tactile images conditioned on a single reference tactile image, contact force, and contact position. With those physical priors as control input, ControlTac generates physically plausible and varied tactile images that can be used for effective data augmentation. Through experiments on three downstream tasks, we demonstrate that ControlTac can effectively augment tactile datasets and lead to consistent gains. Our three real-world experiments further validate the practical utility of our approach. Project page: https://dongyuluo.github.io/controltac.
• Abstract（参考訳）: 視覚に基づく触覚センシングは知覚、再構築、ロボット操作に広く用いられている。 しかし、センサー・オブジェクト間相互作用の局所的性質とセンサインスタンス間の不整合のため、大規模な触覚データ収集はコストがかかるままである。 シミュレーションやフリーフォームの触覚生成など、既存の触覚データをスケールするためのアプローチは、しばしば非現実的な出力と下流タスクへの転送性に悩まされる。 そこで本研究では,単一の基準触覚画像,接触力,接触位置を条件とした現実的な触覚画像を生成する2段階制御可能なフレームワークであるControlTacを提案する。 これらの物理的事前を制御入力として、ControlTacは、効果的なデータ拡張に使用できる物理的に可塑性で多様な触覚画像を生成する。 3つの下流タスクの実験を通じて、ControlTacが触覚データセットを効果的に拡張し、一貫したゲインをもたらすことを実証した。 私たちの3つの実世界の実験は、我々のアプローチの実用性をさらに検証します。 プロジェクトページ: https://dongyuluo.github.io/controltac.com

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