論文の概要: A Low-Cost Vision-Based Tactile Gripper with Pretraining Learning for Contact-Rich Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00514v2
- Date: Tue, 03 Feb 2026 08:06:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.042361
- Title: A Low-Cost Vision-Based Tactile Gripper with Pretraining Learning for Contact-Rich Manipulation
- Title（参考訳）: コンタクトリッチマニピュレーションのための事前学習による低コスト視力触覚グリッパー
- Abstract要約: LVTGは、安定で頑健で効率的な物理的相互作用のために設計された低コストのビゾ触覚グリップである。
既存のビジュオ触覚センサとは異なり、LVTGはより効果的で安定した日常的な物体の把握を可能にしている。
視覚と触覚フィードバックの統合により、LVTGはリッチで高忠実な感覚データを提供することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.419573979314354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic manipulation in contact-rich environments remains challenging, particularly when relying on conventional tactile sensors that suffer from limited sensing range, reliability, and cost-effectiveness. In this work, we present LVTG, a low-cost visuo-tactile gripper designed for stable, robust, and efficient physical interaction. Unlike existing visuo-tactile sensors, LVTG enables more effective and stable grasping of larger and heavier everyday objects, thanks to its enhanced tactile sensing area and greater opening angle. Its surface skin is made of highly wear-resistant material, significantly improving durability and extending operational lifespan. The integration of vision and tactile feedback allows LVTG to provide rich, high-fidelity sensory data, facilitating reliable perception during complex manipulation tasks. Furthermore, LVTG features a modular design that supports rapid maintenance and replacement. To effectively fuse vision and touch, We adopt a CLIP-inspired contrastive learning objective to align tactile embeddings with their corresponding visual observations, enabling a shared cross-modal representation space for visuo-tactile perception. This alignment improves the performance of an Action Chunking Transformer (ACT) policy in contact-rich manipulation, leading to more efficient data collection and more effective policy learning. Compared to the original ACT method, the proposed LVTG with pretraining achieves significantly higher success rates in manipulation tasks.
- Abstract（参考訳）: 接触の多い環境におけるロボット操作は、特にセンサー範囲の制限、信頼性、費用対効果に悩まされている従来の触覚センサーに依存する場合、依然として困難である。
本研究では,安定で堅牢で効率的な物理的相互作用を実現するために設計された低コストなビゾ触覚グリップであるLVTGについて述べる。
既存のビジュオ触覚センサと異なり、LVTGは触覚センサーの強化と開口角の増大により、より効果的で安定した日常的な物体の把握を可能にしている。
表面の皮膚は耐摩耗性が高く、耐久性を著しく向上し、寿命を延ばす。
視覚と触覚フィードバックの統合により、LVTGはリッチで高忠実な感覚データを提供し、複雑な操作作業の間、信頼性の高い知覚を促進することができる。
さらに、LVTGは、迅速なメンテナンスと置換をサポートするモジュールデザインを備えている。
視覚と触覚を効果的に融合させるため、我々はCLIPにインスパイアされたコントラスト学習目標を採用し、触覚埋め込みとそれに対応する視覚的観察とを一致させ、視覚的触覚知覚のための共通モーダル表現空間を実現する。
このアライメントは、コンタクトリッチな操作におけるAction Chunking Transformer(ACT)ポリシーのパフォーマンスを改善し、より効率的なデータ収集とより効果的なポリシー学習をもたらす。
従来のACT法と比較すると,事前学習によるLVTGは操作タスクの成功率を大幅に向上させる。
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