論文の概要: HapCompass: A Rotational Haptic Device for Contact-Rich Robotic Teleoperation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.30042v1
- Date: Tue, 31 Mar 2026 17:57:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.967813
- Title: HapCompass: A Rotational Haptic Device for Contact-Rich Robotic Teleoperation
- Title(参考訳): HapCompass: コンタクトリッチロボット遠隔操作のための回転型触覚デバイス
- Authors: Xiangshan Tan, Jingtian Ji, Tianchong Jiang, Pedro Lopes, Matthew R. Walter,
- Abstract要約: Hapは低コストのウェアラブル触覚デバイスで、単一のリニア共振アクチュエータ(LRA)を機械的に回転させることで2D方向のキューをレンダリングする。
本研究では,Hapが人間の操作者に対して方向的手がかりを伝達する能力を評価し,成功率の向上,完了時間短縮,遠隔操作作業における接触力の最大化を図った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.345092708577194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The contact-rich nature of manipulation makes it a significant challenge for robotic teleoperation. While haptic feedback is critical for contact-rich tasks, providing intuitive directional cues within wearable teleoperation interfaces remains a bottleneck. Existing solutions, such as non-directional vibrations from handheld controllers, provide limited information, while vibrotactile arrays are prone to perceptual interference. To address these limitations, we propose HapCompass, a novel, low-cost wearable haptic device that renders 2D directional cues by mechanically rotating a single linear resonant actuator (LRA). We evaluated HapCompass's ability to convey directional cues to human operators and showed that it increased the success rate, decreased the completion time and the maximum contact force for teleoperated manipulation tasks when compared to vision-only and non-directional feedback baselines. Furthermore, we conducted a preliminary imitation-learning evaluation, suggesting that the directional feedback provided by HapCompass enhances the quality of demonstration data and, in turn, the trained policy. We release the design of the HapCompass device along with the code that implements our teleoperation interface: https://ripl.github.io/HapCompass/.
- Abstract(参考訳): 接触に富む操作の性質は、ロボット遠隔操作にとって重要な課題である。
触覚フィードバックは、コンタクト豊富なタスクには不可欠だが、ウェアラブル遠隔操作インターフェース内で直感的な指向性を提供するのは、依然としてボトルネックである。
ハンドヘルドコントローラからの非指向性振動のような既存のソリューションは限られた情報を提供するが、ビブロタクタクタブルアレイは知覚的干渉をしがちである。
これらの制約に対処するために,1つのリニア共振アクチュエータ(LRA)を機械的に回転させて2次元方向のキューを描画する,低コストなウェアラブル触覚デバイスであるHapCompassを提案する。
本研究では,HapCompassが人間の操作者に対して指向性を示す能力を評価するとともに,視覚のみのフィードバックベースラインや非指向性フィードバックベースラインと比較して,成功率の向上,完了時間短縮,遠隔操作タスクの最大接触力の向上が示された。
さらに,HapCompassによる指向性フィードバックが実演データの質を高め,学習方針を訓練した上で,予備的な模倣学習評価を行った。
私たちは、HapCompassデバイスの設計と、遠隔操作インターフェースを実装するコードをリリースした。
関連論文リスト
- Feel Robot Feels: Tactile Feedback Array Glove for Dexterous Manipulation [29.061513339025026]
我々は,手の動きを正確に捉え,高精度な触覚フィードバックを組み込んだ低コストグローブシステムTAGを提案する。
モーションキャプチャーのために、TAGはドリフトフリーで電磁力のある21-DoF関節追跡を提供する非接触磁気センシング設計を採用している。
我々は,TAGが接触幾何学と動的力の信頼性の高いリアルタイム認識を可能にし,接触豊富な遠隔操作タスクの成功率を向上させるとともに,学習に基づく操作のための実演データ収集の信頼性を高めることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-30T15:04:13Z) - Visualizing Impedance Control in Augmented Reality for Teleoperation: Design and User Evaluation [1.9859264575366657]
本稿では,ロボットエンドエフェクタからのインピーダンスコントローラのターゲットポーズとその変位を拡張現実(AR)で可視化する手法を提案する。
この視覚化は、コントローラが生成する力を伝達し、高価な触覚ハードウェアを使わずに、直感的でリアルタイムなフィードバックを提供する。
以上の結果から,ARの可視化により,力量クリティカルな揚力作業の完了時間が24%削減され,正確な力制御が重要でないスライディング作業に有意な影響を及ぼすことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-26T13:11:26Z) - TEGA: A Tactile-Enhanced Grasping Assistant for Assistive Robotics via Sensor Fusion and Closed-Loop Haptic Feedback [1.3861223044153617]
触覚強化把握アシスタント(TEGA)について紹介する。
クローズドループアシスト遠隔操作フレームワークは、リアルタイムなビブロ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
ウェアラブルの触覚ベストは、リアルタイムの触覚フィードバックを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-05T04:12:55Z) - TriPilot-FF: Coordinated Whole-Body Teleoperation with Force Feedback [8.640835924450553]
本稿ではTriPilot-FFについて紹介する。TriPilot-FFは、カスタムバイマニュアル移動マニピュレータのためのオープンソース全体遠隔操作システムである。
低コストのベースマウントライダーのみを使用して、TriPilot-FFは命令方向の近接障害物信号からペダルキューを描画する。
本稿では,TriPilot-FFが長期間にわたって人間の操作者を効果的にコパイロット化できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T15:26:42Z) - UniForce: A Unified Latent Force Model for Robot Manipulation with Diverse Tactile Sensors [51.88112610411651]
そこで本研究では,多様な触覚センサにまたがる共用潜在力空間を学習する,新しい統合された触覚表現学習フレームワークを提案する。
UniForceは、逆ダイナミクス(image-to-force)とフォワードダイナミクス(force-to-image)を共同モデリングすることで、クロスセンサー領域シフトを低減する
高価な外部力/トルクセンサ(F/T)への依存を避けるため,静的平衡を利用して直接センサ・オブジェクト・センサ・インタラクションを介して力対効果データを収集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-01T11:03:01Z) - TouchGuide: Inference-Time Steering of Visuomotor Policies via Touch Guidance [53.35296919674763]
TouchGuideは、低次元のアクション空間内でモダリティを融合させる、クロス政治的なビズオ触覚融合パラダイムである。
TouchGuideは、事前訓練された拡散またはフローマッチングビズモータポリシーをガイドする2つの段階で動作する。
高品質で費用対効果の高いデータによるTouchGuideトレーニングを容易にするために,データ収集システムであるTacUMIを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-28T04:22:47Z) - CHIP: Adaptive Compliance for Humanoid Control through Hindsight Perturbation [70.5382178207975]
hIsight Perturbation (CHIP)は、制御可能なエンドエフェクタ剛性を実現するプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
CHIPの実装は簡単で、データ拡張も追加の報酬チューニングも必要ありません。
そこで本研究では,CHIPでトレーニングした汎用モーショントラッキングコントローラが,多種多様な操作タスクを実行できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-16T18:56:04Z) - The Role of Embodiment in Intuitive Whole-Body Teleoperation for Mobile Manipulation [20.65893345441958]
最小限の物理的および認知的要求と組み合わさった強い実施感は、長期にわたってデータ品質を維持するのに役立つ。
我々は、没入型バーチャルリアリティと、ロボットの視野を従来のスクリーンベースで可視化する2つの視覚的フィードバックメカニズムを評価する。
以上の結果から,VRをフィードバックモダリティとして利用すると,タスク完了時間,認知作業量,テレオペレータの取り組みが増加することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-03T11:25:36Z) - Reactive Diffusion Policy: Slow-Fast Visual-Tactile Policy Learning for Contact-Rich Manipulation [58.95799126311524]
人間は視覚と触覚を使って、外的変化に対する迅速な応答や接触力の適応制御のような非常に反応性の高い能力で、コンタクトリッチなタスクを達成できる。
既存の視覚模倣学習アプローチは、複雑な振る舞いをモデル化するためにアクションチャンキングに依存している。
本稿では,Augmented Realityを通じてリアルタイム触覚フィードバックを提供する,低コスト遠隔操作システムであるTactARを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-04T18:58:21Z)
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。