論文の概要: VTAP Gripper: Synergizing Fingertip Sensing and a Visuo-Tactile Active Palm for Dexterous In-Hand Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15448v1
- Date: Thu, 16 Jul 2026 20:41:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.699139
- Title: VTAP Gripper: Synergizing Fingertip Sensing and a Visuo-Tactile Active Palm for Dexterous In-Hand Manipulation
- Title（参考訳）: VTAP グリパー : 指触覚の相乗化と触覚アクティブパーム
- Abstract要約: 本稿では, VTAP (Visuo-Tactile Active Palm) を内蔵した触覚反応性グリップについて述べる。
このデザインは、構造化された指先シナジーとマルチモーダル触覚の認識を利用して、頑丈な把握と微調整を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.38178317703772
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a tactile-reactive gripper that integrates a Visuo-Tactile Active Palm (VTAP) and compliant, reconfigurable fingers equipped with tactile array sensors. The design exploits structured finger-palm synergy and multi-modal perception to achieve both robust grasping and fine manipulation. The actuated bi-modal palm seamlessly combines long-range visual localization with contact-rich tactile feedback, substantially extending the system's manipulation capability. To bridge the embodiment gap between human hand motion and the heterogeneous three-finger structure, we further propose a staged, gesture-conditioned retargeting framework for dexterous teleoperation. Extensive experiments validate the system across a range of challenging tasks: reactive grasping of YCB and fragile objects, in-hand syringe reorientation and plunger actuation, singulation of clustered objects down to 3 mm in diameter, and vision-tactile peg-in-hole insertion. Results demonstrate that high manipulation performance can be achieved through coordinated finger-palm interaction and multi-modal sensing, without resorting to high degrees of freedom anthropomorphic designs. The VTAP gripper and its retargeting framework offer a practical reference architecture for dexterous gripper design, manipulation, and contact-rich data collection in support of learning-based approaches. Project webpage: https://yuhochau.github.io/vtap/.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, VTAP (Visuo-Tactile Active Palm) を内蔵した触覚反応性グリップについて述べる。
この設計は、構造化された指先シナジーとマルチモーダル知覚を利用して、頑丈な把握と微調整を実現する。
アクティベートされたバイモーダルパームは、長距離の視覚的ローカライゼーションとコンタクトリッチな触覚フィードバックをシームレスに組み合わせ、システムの操作能力を著しく拡張する。
人間の手の動きと不均一な3本指構造との間のエンボディメントギャップを埋めるために,我々はさらに,器用な遠隔操作のためのステージド・ジェスチャ・コンディショニング・リターゲティング・フレームワークを提案する。
広範囲にわたる実験により、YCBと脆弱な物体の反応性把握、手動の注射器のリオリエンテーションとプランジャーのアクティベーション、直径3mm以下のクラスター状物体のシンギュレーション、視覚触覚による穴内挿入など、様々な課題にまたがってシステムの有効性が検証された。
以上の結果から,高自由度な人為的設計に頼らずに,協調した指先相互作用とマルチモーダルセンシングによって高い操作性能を達成できることが示唆された。
VTAPグリップと再ターゲットフレームワークは、学習ベースのアプローチをサポートするために、デクスタラスグリップの設計、操作、およびコンタクトリッチなデータ収集のための実用的なリファレンスアーキテクチャを提供する。
プロジェクトWebページ: https://yuhochau.github.io/vtap/.com
関連論文リスト
- AdaDexGrasp: Adaptive Dexterous Grasping via 3D Visuo-Tactile Representation Fusion [60.79507611737292]
人間は視覚知覚と触覚フィードバックをシームレスに統合することで、安定的で適応的な把握を実現する。
既存のロボットグルーピングアプローチは、視覚入力と接触後の触覚誘導適応機構の欠如に依存している。
本稿では, 把握生成, 実現可能性予測, 適応的改善を統合した統合型ビジュオタクティル・フュージョン・グリーティング・フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-06T16:29:11Z) - The N2D Haptic Glove: A Multi-Finger Glove for 2D Directional Force Feedback for Contact Rich Manipulation [11.79647885994712]
人間は操作中に接触を調査・規制するために指先方向の力に頼っている。
ほとんどのウェアラブルハプティックグローブは、振動や単軸力のみをレンダリングし、力の方向があいまいになる。
本稿では,多指ウェアラブルデバイスであるN2D Haptic Gloveについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-12T03:59:33Z) - AetheRock: An Arm-Worn Robot Teaching System for Force-Guided Vision-Tactile Learning [56.20593626288444]
AetheRockは、モジュール式で簡単に製造できるビジュオ触覚センサー、GelSlim-MiniFabを指先で搭載した腕縫いのデバイスだ。
本稿では,力と視覚を用いた表現学習フレームワークであるForceVTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-08T17:38:57Z) - 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) - Learning Bimanual Cloth Manipulation with Vision-based Tactile Sensing via Single Robotic Arm [5.190090354079479]
Touch G.O.G. (タッチ G.O.G.) は、視覚をベースとした触覚グリップと、単腕バイマニュアル布の操作のための知覚/制御フレームワークである。
実験では、エッジ、コーナー、インテリアリージョン、障害の把握において、96%の精度が示されている。
結果として、Touch G.O.G.は変形可能なオブジェクト操作のためのコンパクトで費用対効果の高いソリューションであると強調された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-11T10:15:42Z) - 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) - WHED: A Wearable Hand Exoskeleton for Natural, High-Quality Demonstration Collection [7.615440875928701]
We present WHED, a wearable hand-exoskeleton system designed for in-the-wild demonstration capture。
精度ピンチと全手囲いグリップにまたがる代表的把握および操作シーケンスの実現可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-20T00:12:45Z) - 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) - Learning Visuotactile Skills with Two Multifingered Hands [80.99370364907278]
マルチフィンガーハンドとバイソタクティブルデータを用いたバイマニアルシステムを用いて,人間の実演からの学習を探索する。
以上の結果から,バイスオタクティブルデータからの両指多指操作における有望な進歩が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-25T17:59:41Z) - Reconfigurable Data Glove for Reconstructing Physical and Virtual Grasps [100.72245315180433]
本研究では,人間の手-物体相互作用の異なるモードを捉えるために,再構成可能なデータグローブの設計を提案する。
グローブは3つのモードで動作し、異なる特徴を持つ様々な下流タスクを実行する。
i)手の動きと関連力を記録し,(ii)VRの操作流速を改善するとともに,(iii)様々なツールの現実的なシミュレーション効果を生み出すことにより,システムの3つのモードを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T05:35:50Z) - Elastic Tactile Simulation Towards Tactile-Visual Perception [58.44106915440858]
触覚シミュレーションのための粒子の弾性相互作用(EIP)を提案する。
EIPは、触覚センサを協調粒子群としてモデル化し、接触時の粒子の変形を制御するために弾性特性を適用した。
さらに,触覚データと視覚画像間の情報融合を可能にする触覚知覚ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-11T03:49:59Z)
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。