論文の概要: Multimodal Sensing for Robot-Assisted Sub-Tissue Feature Detection in Physiotherapy Palpation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20992v2
- Date: Mon, 02 Mar 2026 23:15:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.498997
- Title: Multimodal Sensing for Robot-Assisted Sub-Tissue Feature Detection in Physiotherapy Palpation
- Title（参考訳）: 理学療法におけるロボット支援サブタスク特徴検出のためのマルチモーダルセンシング
- Authors: Tian-Ao Ren, Jorge Garcia, Seongheon Hong, Jared Grinberg, Hojung Choi, Julia Di, Hao Li, Dmitry Grinberg, Mark R. Cutkosky,
- Abstract要約: 本稿では6軸力トルクセンサと高分解能視覚ベースの触覚画像を統合する小型マルチモーダルセンサを提案する。
予備的な結果は,触覚と力のモーダル性を組み合わせることで,ロバストな地下特徴の検出とロボットの触覚制御が可能になることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.494549465524354
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Robotic palpation relies on force sensing, but force signals in soft-tissue environments are variable and cannot reliably reveal subtle subsurface features. We present a compact multimodal sensor that integrates high-resolution vision-based tactile imaging with a 6-axis force-torque sensor. In experiments on silicone phantoms with diverse subsurface tendon geometries, force signals alone frequently produce ambiguous responses, while tactile images reveal clear structural differences in presence, diameter, depth, crossings, and multiplicity. Yet accurate force tracking remains essential for maintaining safe, consistent contact during physiotherapeutic interaction. Preliminary results show that combining tactile and force modalities enables robust subsurface feature detection and controlled robotic palpation.
- Abstract（参考訳）: ロボットの触覚は力覚に頼っているが、ソフトタスク環境における力信号は可変であり、微妙な地下の特徴を確実に明らかにすることはできない。
本稿では6軸力トルクセンサと高分解能視覚ベースの触覚画像を統合する小型マルチモーダルセンサを提案する。
シリコーンファントムの様々な地表面の腱の形状を持つ実験では、力信号だけではしばしばあいまいな反応が生じる一方、触覚画像では、存在、直径、深さ、交差、多重性の明確な構造的差異が明らかである。
さらに正確な力追跡は、生理学的な相互作用の間、安全で一貫した接触を維持するために依然として不可欠である。
予備的な結果は,触覚と力のモーダル性を組み合わせることで,ロバストな地下特徴の検出とロボットの触覚制御が可能になることを示唆している。
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