論文の概要: Highly Deformable Proprioceptive Membrane for Real-Time 3D Shape Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13574v1
- Date: Tue, 20 Jan 2026 03:59:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.85808
- Title: Highly Deformable Proprioceptive Membrane for Real-Time 3D Shape Reconstruction
- Title（参考訳）: リアルタイム3次元形状再構成のための高変形性原受容膜
- Abstract要約: この研究は、光導波路センシングに基づく、柔らかく、柔軟で、伸縮性のあるプロバイオセプティブシリコン膜を提供する。
膜センサーは、エッジマウントされたLEDと中央分散フォトダイオード(PD)を統合し、多層エラストマー複合材料に埋め込まれた液体金属トレースを介して相互接続する。
大規模な面外変形のリアルタイムな再構成は90Hzで達成され、シャンファー距離によって平均1.3mmの復元誤差が測定される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.772262307564574
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reconstructing the three-dimensional (3D) geometry of object surfaces is essential for robot perception, yet vision-based approaches are generally unreliable under low illumination or occlusion. This limitation motivates the design of a proprioceptive membrane that conforms to the surface of interest and infers 3D geometry by reconstructing its own deformation. Conventional shape-aware membranes typically rely on resistive, capacitive, or magneto-sensitive mechanisms. However, these methods often encounter challenges such as structural complexity, limited compliance during large-scale deformation, and susceptibility to electromagnetic interference. This work presents a soft, flexible, and stretchable proprioceptive silicone membrane based on optical waveguide sensing. The membrane sensor integrates edge-mounted LEDs and centrally distributed photodiodes (PDs), interconnected via liquid-metal traces embedded within a multilayer elastomeric composite. Rich deformation-dependent light intensity signals are decoded by a data-driven model to recover the membrane geometry as a 3D point cloud. On a customized 140 mm square membrane, real-time reconstruction of large-scale out-of-plane deformation is achieved at 90 Hz with an average reconstruction error of 1.3 mm, measured by Chamfer distance, while maintaining accuracy for indentations up to 25 mm. The proposed framework provides a scalable, robust, and low-profile solution for global shape perception in deformable robotic systems.
- Abstract（参考訳）: 物体表面の3次元形状を再構成することはロボットの知覚に不可欠であるが、視力に基づくアプローチは一般的に低い照明や閉塞下では信頼性が低い。
この制限は、関心の表面に適合し、自分自身の変形を再構成することによって3次元幾何学を推論するプロセプティブ膜の設計を動機付けている。
従来の形状を意識した膜は通常、抵抗性、容量性、または磁気感受性のメカニズムに依存している。
しかし、これらの手法は、構造的な複雑さ、大規模な変形時のコンプライアンスの制限、電磁干渉に対する感受性といった課題にしばしば遭遇する。
この研究は、光導波路センシングに基づく、柔らかく、柔軟で、伸縮性のあるプロバイオセプティブシリコン膜を提供する。
膜センサーは、エッジマウントされたLEDと中央分散フォトダイオード(PD)を統合し、多層エラストマー複合材料に埋め込まれた液体金属のトレースを介して相互接続する。
リッチな変形依存光強度信号は、データ駆動モデルにより復号され、3次元点雲として膜形状を復元する。
カスタマイズされた140mmの正方形膜では、大型の外面変形を90Hzでリアルタイムに再現し、チャムファー距離によって平均1.3mmの復元誤差を計測し、最大25mmのインデント精度を維持した。
提案するフレームワークは、変形可能なロボットシステムにおいて、グローバルな形状認識のためのスケーラブルで堅牢で、目立たないソリューションを提供する。
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