論文の概要: LightTact: A Visual-Tactile Fingertip Sensor for Deformation-Independent Contact Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20591v2
- Date: Wed, 11 Feb 2026 19:12:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.486171
- Title: LightTact: A Visual-Tactile Fingertip Sensor for Deformation-Independent Contact Sensing
- Title（参考訳）: LightTact:変形非依存接触センシングのための視覚触覚フィンガープセンサ
- Authors: Changyi Lin, Boda Huo, Mingyang Yu, Emily Ruppel, Bingqing Chen, Jonathan Francis, Ding Zhao,
- Abstract要約: LightTactは視覚触覚の指先センサーで、接触を変形に依存しない原理で直接見えるようにする。
LightTactは、非接触画素が近黒のままである高コントラストの生画像を生成する。
我々は,LightTactの空間的に整列した視覚触覚画像を直接視覚言語モデルで解釈可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.16501168927954
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contact often occurs without macroscopic surface deformation, such as during interaction with liquids, semi-liquids, or ultra-soft materials. However, most existing tactile sensors rely on deformation to infer contact, making such light-contact interactions difficult to perceive robustly. To address this, we present LightTact, a visual-tactile fingertip sensor that makes contact directly visible via a deformation-independent principle. LightTact features an ambient-blocking optical configuration that suppresses both external light and internal illumination at non-contact regions, while transmitting only the scattered light generated at true contacts. As a result, LightTact produces high-contrast raw images in which non-contact pixels remain near-black (mean gray value < 3) and contact pixels preserve the natural appearance of the contacting surface. Built on this, LightTact achieves accurate pixel-level contact segmentation that is robust to material properties, contact force, surface appearance, and environmental lighting. We further demonstrate that LightTact unlocks new robotic manipulation behaviors that require detection of extremely light contact, including water spreading, facial-cream dipping, and soft thin-film interaction. In addition, we show that LightTact's spatially aligned visual-tactile images can be directly interpreted by vision-language models.
- Abstract（参考訳）: 接触はしばしば、液体、半液体、超軟質材料との相互作用など、マクロな表面の変形なしに起こる。
しかし、既存の触覚センサの多くは接触を推測するために変形に依存しており、このような光接触相互作用を強く知覚することは困難である。
これを解決するために、変形非依存の原理で接触を直接見えるようにする視覚触覚指先センサLightTactを提案する。
LightTactは、非接触領域における外部光と内部光の両方を抑制し、真の接触で発生する散乱光のみを伝達する環境遮断光学構成を備えている。
その結果、LightTactは非接触画素が近黒(平均グレイ値<3)に留まり、接触画素が接触面の自然な外観を保っている高コントラスト原像を生成する。
この上に構築されたLightTactは、材料特性、接触力、表面の外観、環境照明に頑丈な正確なピクセルレベルの接触セグメンテーションを実現する。
さらに、LightTactは、水拡散、顔とクリームのディッピング、ソフトな薄膜の相互作用など、非常に軽い接触の検出を必要とする、新しいロボット操作の動作をアンロックする。
さらに,LightTactの空間的に整列した視覚触覚画像は,視覚言語モデルで直接解釈可能であることを示す。
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