論文の概要: ReTac-ACT: A State-Gated Vision-Tactile Fusion Transformer for Precision Assembly
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09565v2
- Date: Wed, 18 Mar 2026 12:10:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.159374
- Title: ReTac-ACT: A State-Gated Vision-Tactile Fusion Transformer for Precision Assembly
- Title(参考訳): ReTac-ACT:精密組立用状態ゲート型ビジョン触覚融合変圧器
- Abstract要約: 精密な組み立てには、接触に富んだ「ラストミリ」領域でサブミリ秒の補正が必要である。
ReTac-ACTは3つのメカニズムを通じてこの問題に対処する。
90%のホール成功を達成し、視覚のみの手法と一般的な手法を大きく上回り、0.1mmペグで成功を維持する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.687495099840659
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Precision assembly requires sub-millimeter corrections in contact-rich "last-millimeter" regions where visual feedback fails due to occlusion from the end-effector and workpiece. We present ReTac-ACT (Reconstruction-enhanced Tactile ACT), a vision-tactile imitation learning policy that addresses this challenge through three synergistic mechanisms: (i) bidirectional cross-attention enabling reciprocal visuo-tactile feature enhancement before fusion, (ii) a proprioception-conditioned gating network that dynamically elevates tactile reliance when visual occlusion occurs, and (iii) a tactile reconstruction objective enforcing learning of manipulation-relevant contact information rather than generic visual textures. Evaluated on the standardized NIST Assembly Task Board M1 benchmark, ReTac-ACT achieves 90% peg-in-hole success, substantially outperforming vision-only and generalist baseline methods, and maintains 80% success at industrial-grade 0.1mm clearance. Ablation studies validate that each architectural component is indispensable. The ReTac-ACT codebase and a vision-tactile demonstration dataset covering various clearance levels with both visual and tactile features will be released to support reproducible research.
- Abstract(参考訳): 精密アセンブリでは、エンドエフェクタとワークピースの閉塞により視覚的なフィードバックが失敗する接触リッチな"ラストミリ"領域で、サブミリの補正が必要となる。
ReTac-ACT(Reconstruction-enhanced Tactile ACT)は,3つの相乗的メカニズムを通じて,この課題に対処する視覚触覚模倣学習政策である。
一 融合前の相互的ビジュオ触覚的特徴増強を可能にする双方向の相互注意
二 視覚的閉塞が発生したとき、触覚依存を動的に高める、受容条件付きゲーティングネットワーク
三 汎用的な視覚的テクスチャではなく、操作関連接触情報の学習を促す触覚再建の目的。
標準化されたNISTアセンブリタスクボードM1ベンチマークに基づいて評価され、ReTac-ACTは90%のペグ・イン・ホールの成功を達成し、視覚のみおよびジェネリストのベースライン法を大幅に上回り、工業レベルの0.1mmクリアランスで80%の成功を維持している。
アブレーション研究は、各アーキテクチャコンポーネントが必須であることを検証する。
ReTac-ACTコードベースと視覚と触覚の両方の機能を備えたさまざまなクリアランスレベルをカバーする視覚触覚のデモデータセットがリリースされ、再現可能な研究をサポートする。
関連論文リスト
- Restore What Matters: Lessons from Joint Restoration and Recognition [72.91692240810536]
認識パイプラインは通常、再認識ワークフローを採用するが、数十年の経験から、視覚的に満足な画像を生成することは、認識を改善するためにめったにないことを示している。
下流のタスクが本当に必要とするものだけを復元し、タスク信号がどこで、どのくらい、そして、修復が必要なのかを判断する。
我々は、より良い外観のイメージは必要でも十分でもないと結論付け、復元モジュールはタスク駆動で、選択的で、物理的に認識されなければならない。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-12T08:08:08Z) - Robust Slip Detection and Material Classification via Spatiotemporal Transformers on a Uniformly-Illuminated Visuo-Tactile Sensor [52.33204893988409]
本稿では,一様照明をカスタマイズした視覚触覚センサと統合認識フレームワークを提案する。
提案するハードウェア・ソフトウェア・フレームワークは、複雑なロボット操作のための高忠実度フィードバックと強力なマルチモーダル認識ベースラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-25T07:25:27Z) - ViTaR: Visuo-Tactile Residual Adaptation for Foundation VLA Manipulation [4.374415463111511]
動作生成型知覚入力から実行変調器への触覚フィードバックを再構成するViTaRを提案する。
接点の多い7つのタスクにまたがるUniVTACベンチマークでは、ViTaRは平均61.3%の成功を達成し、凍結したVLAベースよりも30.6ポイント改善された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-16T15:46:11Z) - AdaDexGrasp: Adaptive Dexterous Grasping via 3D Visuo-Tactile Representation Fusion [60.79507611737292]
人間は視覚知覚と触覚フィードバックをシームレスに統合することで、安定的で適応的な把握を実現する。
既存のロボットグルーピングアプローチは、視覚入力と接触後の触覚誘導適応機構の欠如に依存している。
本稿では, 把握生成, 実現可能性予測, 適応的改善を統合した統合型ビジュオタクティル・フュージョン・グリーティング・フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-06T16:29:11Z) - Tac-DINO: Learning Vision-Tactile Features with Patch Alignment [47.4807111947232]
我々は505個の現実世界のオブジェクトから20K以上の触覚接触を持つ大規模触覚データセットを取得するためのデータ収集システムを構築した。
次に、視覚触覚の局所-グローバルアライメント能力を評価するために、Vis-Tacホログラフィマッチングベンチマークを設計する。
次に,視覚触覚表現学習のための視覚触覚パッチアライメント(VTPA)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-10T13:33:42Z) - OmniVTA: Visuo-Tactile World Modeling for Contact-Rich Robotic Manipulation [60.609604885961716]
textbfOmniViTacは,16ドルのタスクと100ドル以上のオブジェクトからなる21,000ドル以上のトラジェクトリからなる大規模ビズオタクティルアクションデータセットである。
我々は4つの密結合モジュールを統合する世界モデルベースのビジュオ触覚操作フレームワークである textbf OmniVTA を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-19T17:52:42Z) - Touch2Insert: Zero-Shot Peg Insertion by Touching Intersections of Peg and Hole [15.791523980428538]
任意のペグ挿入のための触覚ベースのフレームワークであるemphTouch2Insertを提案する。
本手法は,高解像度触覚画像から断面形状を再構成し,孔の相対的なポーズを0ショットで推定する。
結果,Touch2Insertはシミュレーションにおいてすべてのコネクタのサブミリポーズ推定精度を達成し,実ロボットの平均成功率は86.7%に達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-04T01:35:33Z) - Symmetry-Aware Fusion of Vision and Tactile Sensing via Bilateral Force Priors for Robotic Manipulation [7.104060092661104]
本稿では,バイスオ触覚融合のためのクロスモーダルトランス (CMT) を提案する。
CMTは、構造化された自己および横断的注意を通して触覚信号と手首カメラ観測を統合する。
TacSLベンチマークの実験では、対称性の正則化を持つCMTが96.59%の挿入成功率を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-14T09:19:48Z) - UniVTAC: A Unified Simulation Platform for Visuo-Tactile Manipulation Data Generation, Learning, and Benchmarking [47.900334665380115]
シミュレーションベースのビジュオ触覚データプラットフォームUniVTACを提案する。
大規模なシミュレーション合成データに基づいて訓練されたビジュオ触覚エンコーダであるUniVTACエンコーダを紹介する。
代表的な8つのビジュオ触覚操作タスクからなるUniVTACベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T18:57:00Z) - Collaborative Representation Learning for Alignment of Tactile, Language, and Vision Modalities [19.45726946555448]
触覚は視覚と言語に豊かで相補的な情報を提供し、ロボットはきめ細かい物体の性質を知覚することができる。
既存の手法では、触覚、言語、視覚のモダリティ間の中間的コミュニケーションを完全に統合することができない。
TLV-CoReは,CLIPをベースとした触覚・言語・視覚協調表現学習手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-14T17:34:20Z) - ConViTac: Aligning Visual-Tactile Fusion with Contrastive Representations [7.870120920732663]
本研究では,融合時の特徴のアライメントを高めるために,視覚触覚表現学習ネットワークであるConViTacを提案する。
我々の重要な貢献はコントラストエンコーダ機構であり、コントラストエンコーダを利用して視覚的および触覚的な入力を統一された潜伏埋め込みに投影する。
我々は,ConViTacが現在最先端の手法よりも現実的に優れていることを示すために,広範囲な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-25T18:43:35Z) - Towards Generalization of Tactile Image Generation: Reference-Free Evaluation in a Leakage-Free Setting [25.355424080824996]
触覚は人間の知覚に重要であり、コンピュータビジョン、ロボティクス、マルチモーダル学習の応用を支えている。
触覚データは入手が困難でコストがかかることが多いため、合成触覚画像の生成は、実世界の測定を拡大するためのスケーラブルなソリューションを提供する。
一般的なデータセットにおける重なり合うトレーニングとテストサンプルは、パフォーマンス指標を増大させ、触覚モデルの真の一般化可能性を見極めることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-10T02:37:22Z) - Multimodal and Force-Matched Imitation Learning with a See-Through Visuotactile Sensor [14.492202828369127]
我々は、模倣学習(IL)の枠組みの中でマルチモーダル・ビゾタクタクタブル・センサを活用して、コンタクトリッチなタスクを実行する。
本稿では,IL改善のための補完手法として,触覚力マッチングと学習モード切替という2つのアルゴリズム的貢献を紹介する。
以上の結果から, 力の一致が平均政策成功率62.5%, ビズオタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタク
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T14:02:42Z) - Elastic Tactile Simulation Towards Tactile-Visual Perception [58.44106915440858]
触覚シミュレーションのための粒子の弾性相互作用(EIP)を提案する。
EIPは、触覚センサを協調粒子群としてモデル化し、接触時の粒子の変形を制御するために弾性特性を適用した。
さらに,触覚データと視覚画像間の情報融合を可能にする触覚知覚ネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T03:49:59Z) - Active 3D Shape Reconstruction from Vision and Touch [66.08432412497443]
人間は、視覚と触覚を共同で利用して、活発な物体探索を通じて世界の3D理解を構築する。
3次元形状の再構成では、最新の進歩はRGB画像、深度マップ、触覚読影などの限られた感覚データの静的データセットに依存している。
1)高空間分解能視覚に基づく触覚センサを応用した3次元物体のアクティブタッチに活用した触覚シミュレータ,2)触覚やビジュオクティビティルを先導するメッシュベースの3次元形状再構成モデル,3)触覚やビジュオのいずれかを用いたデータ駆動型ソリューションのセットからなるシステムを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-20T15:56:52Z) - Generative Partial Visual-Tactile Fused Object Clustering [81.17645983141773]
オブジェクトクラスタリングのためのGenerative Partial Visual-Tactile Fused(GPVTF)フレームワークを提案する。
条件付きクロスモーダルクラスタリング生成逆ネットワークを開発し、一方のモダリティ条件を他方のモダリティ上で合成する。
最後に、擬似ラベルに基づく2つのKL分割損失を用いて、対応するモダリティ固有エンコーダを更新する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T02:37:03Z) - 3D Shape Reconstruction from Vision and Touch [62.59044232597045]
3次元形状再構成では、視覚と触覚の相補的な融合はほとんど未解明のままである。
本稿では,ロボットハンドと多数の3Dオブジェクトの相互作用から,触覚と視覚信号のシミュレーションデータセットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T20:20:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。