論文の概要: Form-Fitting, Large-Area Sensor Mounting for Obstacle Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23725v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 21:20:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.028893
• Title: Form-Fitting, Large-Area Sensor Mounting for Obstacle Detection
• Title（参考訳）: 障害物検出のためのホルムフィッティング大面積センサマウント
• Authors: Anna Soukhovei, Carson Kohlbrenner, Caleb Escobedo, Alexander Gholmieh, Alexander Dickhans, Alessandro Roncone,
• Abstract要約: 本研究では,センサをロボットリンクに装着して大規模センシングを行うための低コストな手法を提案する。 コンピュータ支援設計(CAD)を用いることで、ロボットの皮膚カバー、またはスキンユニットをプロシージャ的に生成し、非発達可能な表面の周囲に適合させることができる。 スキンユニットは、どんなサイズでもプリントされた回路基板のマウントを埋め込んで、センサーを固定された場所や既知の場所に保持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.11587290390071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a low-cost method for mounting sensors onto robot links for large-area sensing coverage that does not require the sensor's positions or orientations to be calibrated before use. Using computer aided design (CAD), a robot skin covering, or skin unit, can be procedurally generated to fit around a nondevelopable surface, a 3D surface that cannot be flattened into a 2D plane without distortion, of a robot. The skin unit embeds mounts for printed circuit boards of any size to keep sensors in fixed and known locations. We demonstrate our method by constructing point cloud images of obstacles within the proximity of a Franka Research 3 robot's operational environment using an array of time of flight (ToF) imagers mounted on a printed skin unit and attached to the robot arm.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,センサの位置や方向を事前に調整する必要のない大規模センシングカバーを実現するために,センサをロボットリンクに装着するための低コストな手法を提案する。 コンピュータアシストデザイン(CAD)を用いることで、ロボットの皮膚を覆い隠すか、または皮膚ユニットをプロシージャ的に生成して、ロボットの歪みなしに2次元平面に平坦化できない3D表面の非発達可能な表面に収まることができる。 スキンユニットは、どんなサイズでもプリントされた回路基板のマウントを埋め込んで、センサーを固定された場所や既知の場所に保持する。 本研究では,Franka Research 3ロボットの操作環境に近接する障害物の点雲像を,プリントされたスキンユニットに装着し,ロボットアームに装着した飛行時間(ToF)イメージラを用いて構築した。

関連論文リスト

• GelSphere: An Omnidirectional Rolling Vision-Based Tactile Sensor for Online 3D Reconstruction and Normal Force Estimation [2.803505954180182]
  本稿では,球面型触覚センサであるGelSphereについて紹介する。 従来の視覚ベースの触覚センサーは、局所的にしか感知できず、表面を横切ると損傷を受けます。 センサーはWi-Fi経由で触覚画像をストリームする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-14T20:22:52Z)
• Design, Mapping, and Contact Anticipation with 3D-printed Whole-Body Tactile and Proximity Sensors [38.7633637336366]
  GenTact-Proxは完全に3Dプリントされた人工皮膚で、触覚と近接センサーを統合して接触検出と予測を行う。 皮膚は評価中に最大18cmまで検出された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-05T01:29:30Z)
• High-Throughput and Accurate 3D Scanning of Cattle Using Time-of-Flight Sensors and Deep Learning [1.2599533416395765]
  牛の表現型を測定するための高スループット3Dスキャンソリューションを提案する。 このスキャナーは深度センサー、すなわち飛行時間(Tof)センサーの配列を利用しており、それぞれ専用の組み込みデバイスによって管理されている。 このシステムは高忠実度3Dポイントの雲を発生させるのに優れており、牛の地形を忠実に再構築する正確なメッシュを容易に作成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T18:15:03Z)
• CAPE: Camera View Position Embedding for Multi-View 3D Object Detection [100.02565745233247]
  現在のクエリベースの手法は、画像と3次元空間の幾何学的対応を学習するために、グローバルな3D位置埋め込みに依存している。 本稿では,CAPE と呼ばれる,CAmera view position Embedding に基づく新しい手法を提案する。 CAPEはnuScenesデータセット上の全てのLiDARフリーメソッドの中で最先端のパフォーマンス(61.0% NDSと52.5% mAP)を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T18:59:54Z)
• Aerial Monocular 3D Object Detection [67.20369963664314]
  DVDETは2次元画像空間と3次元物理空間の両方で空中単分子3次元物体検出を実現するために提案される。 高度視差変形問題に対処するため,新しい測地変形変換モジュールを提案する。 より多くの研究者がこの領域を調査するよう促すため、データセットと関連するコードをリリースします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T08:32:56Z)
• Drone Detection and Tracking in Real-Time by Fusion of Different Sensing Modalities [66.4525391417921]
  マルチセンサ・ドローン検知システムの設計と評価を行う。 われわれのソリューションは、魚眼カメラを統合し、空の広い部分を監視し、他のカメラを興味ある対象に向けて操縦する。 このサーマルカメラは、たとえこのカメラが解像度が低いとしても、ビデオカメラと同じくらい実現可能なソリューションであることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T10:00:58Z)
• Robot Self-Calibration Using Actuated 3D Sensors [0.0]
  本稿では,ロボットのキャリブレーションをオフラインのSLAM問題として扱う。 これにより、任意の眼深度センサのみを用いてロボットのキャリブレーションを行うことができる。 各種の3Dセンサーを装着した実ロボットに対して,システムの詳細評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T16:35:08Z)
• Domain and Modality Gaps for LiDAR-based Person Detection on Mobile Robots [91.01747068273666]
  本稿では,移動ロボットのシナリオに着目した既存のLiDAR人物検出装置について検討する。 実験は3Dと2D LiDARのセンサー間のモダリティのギャップだけでなく、運転と移動ロボットのシナリオ間の領域ギャップを回避している。 その結果、LiDARに基づく人物検出の実践的な洞察を与え、関連する移動ロボットの設計と応用に関する情報決定を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T16:35:49Z)
• GelSight Wedge: Measuring High-Resolution 3D Contact Geometry with a Compact Robot Finger [8.047951969722794]
  GelSight Wedgeセンサーは、高解像度の3D再構成を実現しつつ、ロボットの指のコンパクトな形状に最適化されている。 3次元空間におけるポーズ追跡のための再構成3次元幾何の有効性と可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T15:15:29Z)
• OmniTact: A Multi-Directional High Resolution Touch Sensor [109.28703530853542]
  既存の触覚センサーは、平らで、感度が小さいか、低解像度の信号のみを提供する。 我々は,多方向高解像度触覚センサOmniTactを紹介する。 我々は,ロボット制御の課題に対して,OmniTactの能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T01:31:29Z)

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。