論文の概要: UniTac2Pose: A Unified Approach Learned in Simulation for Category-level Visuotactile In-hand Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15934v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 12:39:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.163275
• Title: UniTac2Pose: A Unified Approach Learned in Simulation for Category-level Visuotactile In-hand Pose Estimation
• Title（参考訳）: UniTac2Pose:カテゴリーレベルの Visuotactile in-hand Pose 推定のシミュレーションで学んだ統一的アプローチ
• Authors: Mingdong Wu, Long Yang, Jin Liu, Weiyao Huang, Lehong Wu, Zelin Chen, Daolin Ma, Hao Dong,
• Abstract要約: 本稿では,手動ポーズ推定のための新しい3段階フレームワークを提案する。 最初の段階では、サンプリングとプレランクのポーズ候補、続いてこれらの候補を反復的に洗練する。 最終段階では、最も可能性の高いポーズ候補を特定するためにポストランクが適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.042061670329733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate estimation of the in-hand pose of an object based on its CAD model is crucial in both industrial applications and everyday tasks, ranging from positioning workpieces and assembling components to seamlessly inserting devices like USB connectors. While existing methods often rely on regression, feature matching, or registration techniques, achieving high precision and generalizability to unseen CAD models remains a significant challenge. In this paper, we propose a novel three-stage framework for in-hand pose estimation. The first stage involves sampling and pre-ranking pose candidates, followed by iterative refinement of these candidates in the second stage. In the final stage, post-ranking is applied to identify the most likely pose candidates. These stages are governed by a unified energy-based diffusion model, which is trained solely on simulated data. This energy model simultaneously generates gradients to refine pose estimates and produces an energy scalar that quantifies the quality of the pose estimates. Additionally, borrowing the idea from the computer vision domain, we incorporate a render-compare architecture within the energy-based score network to significantly enhance sim-to-real performance, as demonstrated by our ablation studies. We conduct comprehensive experiments to show that our method outperforms conventional baselines based on regression, matching, and registration techniques, while also exhibiting strong intra-category generalization to previously unseen CAD models. Moreover, our approach integrates tactile object pose estimation, pose tracking, and uncertainty estimation into a unified framework, enabling robust performance across a variety of real-world conditions.
• Abstract（参考訳）: CADモデルに基づくオブジェクトの実際の動作の正確な推定は、ワークピースの位置決めや組み立て部品から、USBコネクタなどのデバイスをシームレスに挿入することまで、産業アプリケーションと日常業務の両方において重要である。 既存の手法は回帰、特徴マッチング、登録技術に頼っていることが多いが、未確認CADモデルに高い精度と一般化性を実現することは大きな課題である。 本稿では,手動ポーズ推定のための新しい3段階フレームワークを提案する。 第1段階では、サンプリングとプレランクのポーズ候補、続いて第2段階でこれらの候補を反復的に洗練する。 最終段階では、最も可能性の高いポーズ候補を特定するためにポストランクが適用される。 これらの段階は、シミュレーションデータのみに基づいて訓練された、統一されたエネルギーベースの拡散モデルによって制御される。 このエネルギーモデルは同時に勾配を生成してポーズ推定を洗練させ、ポーズ推定の品質を定量化するエネルギースカラーを生成する。 さらに、コンピュータビジョン領域からアイデアを借用し、エネルギーベースのスコアネットワークにレンダリング・コンパレント・アーキテクチャを組み込み、シミュレーション・トゥ・リアルなパフォーマンスを大幅に向上させる。 提案手法は回帰,マッチング,登録技術に基づいて従来のベースラインよりも優れた性能を示すとともに,これまで見られなかったCADモデルに対して強力なカテゴリ内一般化を示す。 さらに, 触覚オブジェクトのポーズ推定, ポーズ追跡, 不確実性推定を統合フレームワークに統合し, 様々な実環境におけるロバストな性能を実現する。

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