論文の概要: Zero Shot Deformation Reconstruction for Soft Robots Using a Flexible Sensor Array and Cage Based 3D Gaussian Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19543v1
- Date: Fri, 20 Mar 2026 00:56:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 19:48:38.927586
- Title: Zero Shot Deformation Reconstruction for Soft Robots Using a Flexible Sensor Array and Cage Based 3D Gaussian Modeling
- Title（参考訳）: フレキシブルセンサアレイとケージに基づく3次元ガウスモデリングを用いたソフトロボットのゼロショット変形再構成
- Abstract要約: ゼロショットの変形再構成は、変形データを収集したり、配置中に再トレーニングを行うことなく、オブジェクト全体の変形を未確認のソフトロボットに推測する能力として定義される。
提案フレームワークは, フレキシブルピエゾ抵抗型センサアレイと幾何学的, ケージに基づく3次元ガウス変形モデルを統合する。
0.67 IoU、0.65 SSIM、および3.48mmのチャンファー距離を達成し、触覚センシングと構造変形の明示的な結合による強いゼロショットの一般化を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.363052557818968
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a zero-shot deformation reconstruction framework for soft robots that operates without any visual supervision at inference time. In this work, zero-shot deformation reconstruction is defined as the ability to infer object-wide deformations on previously unseen soft robots without collecting object-specific deformation data or performing any retraining during deployment. Our method assumes access to a static geometric proxy of the undeformed object, which can be obtained from a STL model. During operation, the system relies exclusively on tactile sensing, enabling camera-free deformation inference. The proposed framework integrates a flexible piezoresistive sensor array with a geometry-aware, cage-based 3D Gaussian deformation model. Local tactile measurements are mapped to low-dimensional cage control signals and propagated to dense Gaussian primitives to generate globally consistent shape deformations. A graph attention network regresses cage displacements from tactile input, enforcing spatial smoothness and structural continuity via boundary-aware propagation. Given only a nominal geometric proxy and real-time tactile signals, the system performs zero-shot deformation reconstruction of unseen soft robots in bending and twisting motions, while rendering photorealistic RGB in real time. It achieves 0.67 IoU, 0.65 SSIM, and 3.48 mm Chamfer distance, demonstrating strong zero-shot generalization through explicit coupling of tactile sensing and structured geometric deformation.
- Abstract（参考訳）: 提案するソフトロボットのゼロショット変形復元フレームワークは,推定時に視覚的監督を伴わずに動作する。
本研究では、ゼロショット変形再構成を、対象固有の変形データを収集したり、展開中に再トレーニングを行なわなくても、従来見ていなかったソフトロボット上で対象範囲の変形を推測する能力として定義する。
本手法は,STLモデルから得られる未変形物体の静的な幾何学的プロキシへのアクセスを仮定する。
操作中、システムは触覚のみに依存し、カメラなしの変形推論を可能にする。
提案フレームワークは, フレキシブルピエゾ抵抗型センサアレイと幾何学的, ケージに基づく3次元ガウス変形モデルを統合する。
局所触覚測定は低次元ケージ制御信号にマッピングされ、密集したガウス原始体に伝播して一貫した形状変形を生成する。
グラフ注意ネットワークは、触覚入力からケージ変位を抑圧し、境界認識伝搬を介して空間的滑らかさと構造的連続性を強制する。
このシステムは、名目上の幾何学的プロキシとリアルタイム触覚信号のみを前提として、曲げやねじれ動作において、見えないソフトロボットのゼロショット変形再構成を行い、フォトリアリスティックなRGBをリアルタイムでレンダリングする。
0.67 IoU、0.65 SSIM、および3.48mmのチャンファー距離を達成し、触覚センシングと構造変形の明示的な結合による強いゼロショットの一般化を示す。
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