論文の概要: Magnet-Based Soft Robotic Skin Using a 3D-Printed Multi-Lattice Structure and CNN-Based Tactile Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28352v1
- Date: Wed, 27 May 2026 11:53:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-28 17:38:56.01932
- Title: Magnet-Based Soft Robotic Skin Using a 3D-Printed Multi-Lattice Structure and CNN-Based Tactile Super-Resolution
- Title（参考訳）: 3Dプリント多層構造とCNNによる触覚超解像を用いた磁石型ソフトロボット皮膚
- Authors: Yunseong Bang, Joowon Park, Suan Sim, Youngjun Ryu, Sukho Park, Kyungseo Park,
- Abstract要約: 本稿では,多層軟質格子と分布するホールエフェクトセンサアレイと触覚超解像モデルを組み合わせた磁石型ロボットスキンを提案する。
実験では、ローカライゼーションの精度を評価し、より大きな表面へのスケーラビリティを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.263412894884991
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents a magnet-based robotic skin that integrates a multilayer soft lattice with distributed Hall-effect sensor arrays and a tactile super-resolution model. External contact forces are converted to magnetic field changes by embedded permanent magnets, and the lattice spreads these changes across the sensing domain. This gives each sensor a large, overlapping receptive field and enables a large sensing area with minimal blind spots. Lattice parameters are tunable, enabling joint adjustment of mechanical compliance and transduction characteristics. An implicit modeling workflow and selective laser sintering (SLS) 3D printing support rapid fabrication of conformal, high-complexity structures. A convolutional neural network trained on experimental measurements estimates contact location and normal force in real time. Experiments validate localization accuracy and indicate scalability to larger surfaces, suggesting applicability to whole-body robotic skin and safe human-robot interaction.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多層軟質格子と分布するホールエフェクトセンサアレイと触覚超解像モデルを組み合わせた磁石型ロボットスキンを提案する。
外部接触力は埋め込み永久磁石によって磁場変化に変換され、格子はこれらの変化を感知領域に分散させる。
これにより、各センサーは大きな重なり合う受容野を与え、最小の盲点を持つ大きな感知領域を可能にする。
格子パラメータは調整可能で、機械的コンプライアンスとトランスダクション特性の調整が可能である。
暗黙的モデリングワークフローと選択的レーザー焼結(SLS)3Dプリンティングは、共形、高複雑構造の迅速な製造を支援する。
実験的な測定に基づいて訓練された畳み込みニューラルネットワークは、リアルタイムで接触位置と正常な力を推定する。
実験では、ローカライゼーションの精度を評価し、より大きな表面へのスケーラビリティを示す。
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