論文の概要: Acoustic Sensing for Universal Jamming Grippers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00351v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 22:31:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.152745
- Title: Acoustic Sensing for Universal Jamming Grippers
- Title（参考訳）: ユニバーサルジャミンググリップの音響センシング
- Abstract要約: 音はグリッパーとオブジェクトを通して伝搬し、オブジェクトプロパティをコードし、機械学習によって再構成される。
我々のセンサは、物体サイズ(2.6mm誤差)と方位(0.6deg誤差)の空間分解能が高い。
リアルな触覚オブジェクトソート作業におけるセンサの検証を行い,53分間の未中断の把握とセンシングを実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.48594146171026
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Universal jamming grippers excel at grasping unknown objects due to their compliant bodies. Traditional tactile sensors can compromise this compliance, reducing grasping performance. We present acoustic sensing as a form of morphological sensing, where the gripper's soft body itself becomes the sensor. A speaker and microphone are placed inside the gripper cavity, away from the deformable membrane, fully preserving compliance. Sound propagates through the gripper and object, encoding object properties, which are then reconstructed via machine learning. Our sensor achieves high spatial resolution in sensing object size (2.6 mm error) and orientation (0.6 deg error), remains robust to external noise levels of 80 dBA, and discriminates object materials (up to 100% accuracy) and 16 everyday objects (85.6% accuracy). We validate the sensor in a realistic tactile object sorting task, achieving 53 minutes of uninterrupted grasping and sensing, confirming the preserved grasping performance. Finally, we demonstrate that disentangled acoustic representations can be learned, improving robustness to irrelevant acoustic variations.
- Abstract（参考訳）: ユニバーサルジャミンググリップは、その適合した体のために未知の物体をつかむのに優れています。
従来の触覚センサーは、このコンプライアンスを損なう可能性があるため、把握性能が低下する。
本研究は,グリップの軟体がセンサとなる形態センサの一種として,音響センシングを提示する。
スピーカーとマイクは、変形可能な膜から離れ、グリップキャビティ内に置かれ、コンプライアンスを完全に維持する。
音はグリッパーとオブジェクトを通して伝搬し、オブジェクトプロパティをコードし、機械学習によって再構成される。
センサは, 物体の空間分解能(2.6mm誤差), 方位(0.6dg誤差), 外部ノイズレベル80dBAに対して頑健であり, 物体材料を最大100%精度で識別し, 日常的物体を85.6%精度で識別する。
リアルな触覚オブジェクトソート作業におけるセンサの検証を行い,53分間の未中断の把握とセンシングを行い,保持された把握性能を確認した。
最後に,無関係な音響変化に対するロバスト性を向上させることで,非絡み合った音響表現を学習できることを実証する。
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