論文の概要: TacFinRay: Soft Tactile Fin-Ray Finger with Indirect Tactile Sensing for Robust Grasping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06524v1
- Date: Sat, 06 Dec 2025 18:24:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.172516
- Title: TacFinRay: Soft Tactile Fin-Ray Finger with Indirect Tactile Sensing for Robust Grasping
- Title（参考訳）: TacFinRay:ロバストグラフト用間接触覚センサ付き軟触覚フィンガー
- Authors: Saekwang Nam, Bowen Deng, Loong Yi Lee, Jonathan M. Rossiter, Nathan F. Lepora,
- Abstract要約: 触覚センサを用いた指の接触位置とインデント深度を同時検出できる指について述べる。
軟フィン線構造体と剛性センシングモジュールとの間にヒンジ機構を一体化する。
内部カメラで捉えた変形パターンを畳み込みニューラルネットワークを用いて処理し、接触条件を推測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.580154170757244
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a tactile-sensorized Fin-Ray finger that enables simultaneous detection of contact location and indentation depth through an indirect sensing approach. A hinge mechanism is integrated between the soft Fin-Ray structure and a rigid sensing module, allowing deformation and translation information to be transferred to a bottom crossbeam upon which are an array of marker-tipped pins based on the biomimetic structure of the TacTip vision-based tactile sensor. Deformation patterns captured by an internal camera are processed using a convolutional neural network to infer contact conditions without directly sensing the finger surface. The finger design was optimized by varying pin configurations and hinge orientations, achieving 0.1\,mm depth and 2mm location-sensing accuracies. The perception demonstrated robust generalization to various indenter shapes and sizes, which was applied to a pick-and-place task under uncertain picking positions, where the tactile feedback significantly improved placement accuracy. Overall, this work provides a lightweight, flexible, and scalable tactile sensing solution suitable for soft robotic structures where the sensing needs situating away from the contact interface.
- Abstract（参考訳）: 触覚センサを用いた指で接触位置と入射深度を同時検出する。
ヒンジ機構は軟Fin-Ray構造と剛性センシングモジュールとを一体化して、TacTip視覚ベースの触覚センサの生体模倣構造に基づいて、マーカー付きピンの配列である底面クロスビームに変形および翻訳情報を転送する。
内部カメラで捉えた変形パターンを畳み込みニューラルネットワークを用いて処理し、指表面を直接感知することなく接触条件を推測する。
指のデザインはピンの配置やヒンジの向きを変えて最適化され、深さ0.1\,mm、位置感知精度2mmを実現した。
その結果, 触覚フィードバックが位置決め精度を有意に向上させる不確実なピック・アンド・プレイス・タスクに応用した, 様々な室内形状や大きさに頑健な一般化が認められた。
全体として、この研究は軽量でフレキシブルでスケーラブルな触覚センシングソリューションを提供する。
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