論文の概要: Let Robots Feel Your Touch: Visuo-Tactile Cortical Alignment for Embodied Mirror Resonance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14571v1
• Date: Thu, 14 May 2026 08:40:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.729901
• Title: Let Robots Feel Your Touch: Visuo-Tactile Cortical Alignment for Embodied Mirror Resonance
• Title（参考訳）: 触覚で触るロボット「Visuo-Tactile Cortical Alignment」
• Authors: Tianfang Zhu, Ning An, Rui Wang, Jiasi Gao, Qingming Luo, Anan Li, Guyue Zhou,
• Abstract要約: 他者の体の触覚を観察すると、観察者の触覚に反応する。 この視触覚共鳴は、視覚と体性感覚皮質の間の構造的対応に依存していると考えられている。 視覚と触覚の表現に意味的・分布的・幾何学的アライメントを課するMirror Touch Netを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.558943086576456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Observing touch on another's body can elicit corresponding tactile sensations in the observer, a phenomenon termed mirror touch that supports empathy and social perception. This visuo-tactile resonance is thought to rely on structural correspondence between visual and somatosensory cortices, yet robotic systems lack computational frameworks that instantiate this principle. Here we demonstrate that cortical correspondence can be operationalized to endow robots with mirror touch. We introduce Mirror Touch Net, which imposes semantic, distributional and geometric alignment between visual and tactile representations through multi-level constraints, enabling prediction of millimetre-scale tactile signals across 1,140 taxels on a robotic hand from RGB images. Manifold analysis reveals that these constraints reshape visual representations into geometry consistent with the tactile manifold, reducing the complexity of cross-modal mapping. Extending this alignment framework to cross-domain observations of human hands enables tactile prediction and reflexive responses to observed human touch. Our results link a neural principle of visuo-tactile resonance to robotic perception, providing an explainable route towards anticipatory touch and empathic human-robot interaction. Code is available at https://github.com/fun0515/Mirror-Touch-Net.
• Abstract（参考訳）: 他者の身体に触覚を観察することは、共感と社会的知覚をサポートするミラータッチと呼ばれる現象である観察者の触覚を誘発することができる。 この粘性触覚共鳴は視覚と体性感覚皮質の間の構造的対応に依存していると考えられているが、ロボットシステムはこの原理をインスタンス化する計算の枠組みを欠いている。 ここでは, ロボットにミラータッチを施すために, 皮質対応を操作できることを実証する。 マルチレベル制約による視覚的表現と触覚表現のセマンティック、分布、幾何学的アライメントを強制するMirror Touch Netを導入し、RGB画像から1,140タクテルにわたるミリスケールの触覚信号の予測を可能にする。 マニフォールド解析により、これらの制約は、視覚表現を触覚多様体と整合した幾何学に再構成し、クロスモーダル写像の複雑さを減少させることが明らかになった。 このアライメントフレームワークを人間の手のクロスドメイン観察に拡張することで、人間の触覚に対する触覚予測と反射応答が可能になる。 本研究は,視覚・触覚共鳴の神経原理をロボット知覚と結びつけ,予測タッチと共感的人間-ロボット相互作用への説明可能な経路を提供するものである。 コードはhttps://github.com/fun0515/Mirror-Touch-Netで入手できる。

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