論文の概要: Static and Dynamic Representations for Tactile Contact-Angle Estimation with Event-Based Sensors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03545v1
- Date: Tue, 02 Jun 2026 12:08:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.984961
- Title: Static and Dynamic Representations for Tactile Contact-Angle Estimation with Event-Based Sensors
- Title（参考訳）: イベントベースセンサを用いた触覚接触角推定のための静的・動的表現
- Authors: Yanhui Lu, Efi Psomopoulou, Benjamin Ward-Cherrier,
- Abstract要約: イベントベースの触覚センシングは、コンタクトリッチなロボットインタラクションのための低遅延信号取得を提供する。
本稿では,イベントベース触覚センサ(NeuroTac)からのイベントストリームを用いた接触角推定について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.260332231206038
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Event-based tactile sensing offers low-latency signal acquisition for contact-rich robotic interaction. This paper investigates contact-angle estimation using event streams from an event-based tactile sensor (NeuroTac) and compares three event-derived spatial contour representations: a dynamic representation capturing recent event activity, a static representation recovering a more persistent contact state, and their combined representation. Across the evaluated motion scenarios, all representation pipelines exhibited P99 processing latency below 10 ms at all tested sampling intervals, demonstrating their potential for high-frequency event-based tactile angle estimation in robotic manipulation. The static representation consistently achieved marginally better performance than the dynamic and combined representations under scenario-specific training, yielding a mean overall MAE of 0.160° during continuous sensor rolling and a stop-phase mean MAE of 0.251° during randomly inserted motion interruptions. It also exhibited smaller performance fluctuations across speed and indentation depth variations than the other two representations.
- Abstract（参考訳）: イベントベースの触覚センシングは、コンタクトリッチなロボットインタラクションのための低遅延信号取得を提供する。
本稿では,イベントベース触覚センサ(NeuroTac)からのイベントストリームを用いた接触角推定について検討し,最近のイベントをキャプチャする動的表現,より永続的な接触状態を回復する静的表現,それらを組み合わせた表現の3つを比較した。
評価された動作シナリオ全体で、すべての表現パイプラインは10ミリ秒以下でP99処理遅延を示し、ロボット操作における高周波イベントベースの触覚角度推定の可能性を示した。
静的な表現は、シナリオ固有のトレーニングにおける動的および複合的な表現よりも、連続的なセンサローリング中に平均0.160°のMAE、ランダムに挿入された動作中断時に平均0.251°のMAEを連続的に達成した。
また、他の2つの表現よりも速度とインデンテーション深さの変動が小さくなった。
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