論文の概要: From swept contact to pose: Probe-aware registration via complementary-shape docking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21398v1
• Date: Wed, 20 May 2026 16:56:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.795178
• Title: From swept contact to pose: Probe-aware registration via complementary-shape docking
• Title（参考訳）: 接点からポーズへ:補足型ドッキングによるプローブ認識登録
• Authors: Chen Chen, Yunwen Li, Yifan Xu, Xiangjie Yan, Chang Shu, Jianxia Hou, Shiji Song, Xiang Li,
• Abstract要約: コンタクト登録は高精度なロボット操作に不可欠である。 補足型ドッキングとして接触登録を再構成するキャリブレーションフリーの代替案を提案する。 低分解率SO(3)試料に対する3次元FFT相関によるグローバル・ローカル検索を統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.01931030228033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate registration between a prior model and the real scene is essential for high-precision robotic manipulation, yet optical methods suffer from long calibration chains, line-of-sight constraints, and fabrication errors. We propose a calibration-free alternative that reformulates contact registration as complementary-shape docking between the object and the probe's swept volume, explicitly accounting for probe geometry and leveraging both contact and non-contact evidence. Our solver integrates a global-to-local search via 3D FFT correlation over low-discrepancy SO(3) samples, then followed by continuous SE(3) refinement using Lie-algebra updates and analytic contact sensitivities. This pipeline yields efficient exploration and metric-grade convergence without fragile point correspondences. Simulation across free-form meshes achieved sub-0.04 mm and sub-0.4° accuracy and robustness to pose noise and contact loss. On a tooth-preparation robot, our method attained 0.42 mm and 3.75°, outperforming an optical tracker registration while requiring no external sensors. These results demonstrate a practical and precise registration strategy for surgical and industrial robots.
• Abstract（参考訳）: 従来のモデルと実際のシーンの正確な登録は、高精度なロボット操作には不可欠であるが、光学的手法は長い校正チェーン、視線制約、製造誤差に悩まされている。 対象物とプローブのスクラップボリュームの相補的なドッキングとして接触登録を再構成し,プローブ形状を明示的に考慮し,接触証拠と非接触証拠の両方を活用するキャリブレーションフリーな代替案を提案する。 提案手法は,低分解能SO(3)試料に対する3次元FFT相関によるグローバル・ローカル検索を統合した上で,Lie-algebra更新と解析接触感度を用いた連続SE(3)改良を行った。 このパイプラインは、脆弱な点対応を伴わずに効率的な探索とメートル級収束をもたらす。 自由形メッシュのシミュレーションは0.04mm未満、0.4°以下の精度と頑健さを達成し、ノイズや接触損失を発生させた。 歯列調整ロボットでは, 外部センサを必要とせず, 光学式トラッカーの登録に優れ, 0.42 mm と 3.75° を達成できた。 これらの結果は,外科用および工業用ロボットの実用的かつ正確な登録戦略を示すものである。

関連論文リスト

• 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)
• MLRecon: Robust Markerless Freehand 3D Ultrasound Reconstruction via Coarse-to-Fine Pose Estimation [8.489758968497188]
  MLReconはロバストなマーカーレス3DUS再構成フレームワークで、ドリフト耐性の6Dプローブのポーズトラッキングを提供する。 我々のパイプラインは、視覚誘導型発散検出器によって強化されたプローブの連続的なマーカーレス追跡を可能にする。 実験の結果、MLReconは競合するセンサレスやセンサアシストの手法よりも大幅に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-01T08:39:21Z)
• Tail-Aware Post-Training Quantization for 3D Geometry Models [58.79500829118265]
  ポストトレーニング量子化(PTQ)は、再トレーニングなしに効率的な推論を可能にする。 PTQは複雑な特徴分布と禁止キャリブレーションオーバーヘッドのために、3Dモデルに効果的に転送できない。 3次元幾何学学習のためのTail-Aware Post-Training Quantization PipelineであるTAPTQを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-02T07:21:15Z)
• Registration is a Powerful Rotation-Invariance Learner for 3D Anomaly Detection [64.0168648353038]
  ポイントクラウドデータにおける3次元異常検出は、高い信頼性で構造欠陥を特定することを目的として、産業品質管理に不可欠である。 現在のメモリバンクベースの手法は、しばしば一貫性のない特徴変換と限定的な識別能力に悩まされる。 本稿では、ポイントクラウド登録とメモリベース異常検出の目的を統合した、登録による回転不変の特徴抽出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-19T14:56:38Z)
• Accelerating 3D Photoacoustic Computed Tomography with End-to-End Physics-Aware Neural Operators [74.65171736966131]
  光音響計算トモグラフィ(PACT)は、光コントラストと超音波分解能を組み合わせることで、光拡散限界を超える深部像を実現する。 現在の実装では、高密度トランスデューサアレイと長い取得時間を必要とし、臨床翻訳を制限している。 本研究では,センサ計測からボリューム再構成まで,逆音響マッピングを直接学習する物理認識モデルであるPanoを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-11T23:12:55Z)
• Kalib: Easy Hand-Eye Calibration with Reference Point Tracking [52.4190876409222]
  カリブ (Kalib) は、視覚基礎モデルの一般化性を利用して課題を克服する手眼自動校正法である。 校正中は、ロボットの後ろの空間内のカメラ座標3D座標に運動基準点を追跡する。 Kalibのユーザフレンドリな設計と最小限のセットアップ要件により、非構造化環境での継続的操作のソリューションとなり得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T06:03:40Z)
• LiDAR Point--to--point Correspondences for Rigorous Registration of Kinematic Scanning in Dynamic Networks [0.0]
  本稿では,LiDAR点雲の登録を改善するための新しい軌道調整手法を提案する。 本稿では、新しい観測モデルとして、動的ネットワークにどのように挿入されるか、および対応を選択する方法について述べる。 次に、低コストMEMS慣性センサを用いた実用的な空中レーザー走査シナリオにおける提案手法の性能評価実験について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T11:53:55Z)
• Online Body Schema Adaptation through Cost-Sensitive Active Learning [63.84207660737483]
  この作業は、icubロボットシミュレータの7dofアームを使用して、シミュレーション環境で実行された。 コストに敏感な能動学習手法は最適な関節構成を選択するために用いられる。 その結果,コスト依存型能動学習は標準的な能動学習手法と同等の精度を示し,実行運動の約半分を減らした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T16:01:02Z)
• Efficiently Calibrating Cable-Driven Surgical Robots with RGBD Fiducial Sensing and Recurrent Neural Networks [26.250886014613762]
  そこで本研究では,RGBDセンサを用いて3次元プリントされたフィデューシャル座標フレームをアームとエンドエフェクタに配置することで,ロボットを効率的に校正する手法を提案する。 提案手法では,1800サンプルのデータ収集に31分,モデルトレーニングに1分を要した。 基準軌道の試験セットの結果から、トレーニングされたモデルは、物理ロボットの平均追尾誤差を2.96mmから0.65mmに減少させることができることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T00:24:56Z)
• Spatiotemporal Camera-LiDAR Calibration: A Targetless and Structureless Approach [32.15405927679048]
  ターゲットレスで構造のないカメラ-DARキャリブレーション法を提案する。 本手法は, 時間的パラメータの初期調整を必要としないような, 閉形式解と非構造束を結合する。 提案手法の精度とロバスト性をシミュレーションおよび実データ実験により実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-17T07:25:59Z)

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。