論文の概要: A thin and soft optical tactile sensor for highly sensitive object perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03248v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 08:28:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.127744
• Title: A thin and soft optical tactile sensor for highly sensitive object perception
• Title（参考訳）: 高感度物体知覚のための薄く柔らかい触覚センサ
• Authors: Yanchen Shen, Kohei Tsuji, Haruto Koizumi, Jiseon Hong, Tomoaki Niiyama, Hiroyuki Kuwabara, Hayato Ishida, Jun Hiramitsu, Mitsuhito Mase, Satoshi Sunada,
• Abstract要約: 我々は、アライメントのない配置を特徴とする、薄く、コンパクトで、ソフトな光触覚センサを提案する。 このセンサは、軟質シリコン材料内で発生するスペックルパターンの変形誘起変化をキャプチャして動作させる。 実験の結果,9種類のテクスチャ面に対して40mNの根平均二乗誤差と93.33%の分類精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28528456544424774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tactile sensing is crucial in robotics and wearable devices for safe perception and interaction with the environment. Optical tactile sensors have emerged as promising solutions, as they are immune to electromagnetic interference and have high spatial resolution. However, existing optical approaches, particularly vision-based tactile sensors, rely on complex optical assemblies that involve lenses and cameras, resulting in bulky, rigid, and alignment-sensitive designs. In this study, we present a thin, compact, and soft optical tactile sensor featuring an alignment-free configuration. The soft optical sensor operates by capturing deformation-induced changes in speckle patterns generated within a soft silicone material, thereby enabling precise force measurements and texture recognition via machine learning. The experimental results show a root-mean-square error of 40 mN in the force measurement and a classification accuracy of 93.33% over nine classes of textured surfaces, including Mahjong tiles. The proposed speckle-based approach provides a compact, easily fabricated, and mechanically compliant platform that bridges optical sensing with flexible shape-adaptive architectures, thereby demonstrating its potential as a novel tactile-sensing paradigm for soft robotics and wearable haptic interfaces.
• Abstract（参考訳）: 触覚は、ロボット工学やウェアラブルデバイスにおいて、環境に対する安全な認識と相互作用のために不可欠である。 光触覚センサーは、電磁干渉に免疫を持ち、空間分解能が高いため、期待できる解決策として現れている。 しかし、既存の光学的アプローチ、特に視覚ベースの触覚センサーは、レンズとカメラを含む複雑な光学集合体に依存しており、その結果、かさばる、硬く、アライメントに敏感な設計になる。 本研究では,アライメントフリーな構成を特徴とする,薄くコンパクトでソフトな光触覚センサを提案する。 本発明のソフト光学センサは、軟質シリコン材料内で発生するスペックルパターンの変形誘起変化をキャプチャし、機械学習による精密な力測定及びテクスチャ認識を可能にする。 実験の結果,Mahjong tilesを含む9種類のテクスチャ表面の根平均2乗誤差は40mNであり,分類精度は93.33%であった。 提案したスペックルベースのアプローチは、コンパクトで容易に製造され、機械的に適合するプラットフォームを提供し、柔軟性のある形状適応型アーキテクチャで光センシングをブリッジし、ソフトロボティクスとウェアラブル触覚インタフェースのための新しい触覚センシングパラダイムとしての可能性を示す。

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