論文の概要: Scalable Open-Source Visuotactile Sensor for 6-Axis Contact Wrench Estimation in Tensegrity Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15633v1
- Date: Fri, 17 Jul 2026 05:21:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.752102
- Title: Scalable Open-Source Visuotactile Sensor for 6-Axis Contact Wrench Estimation in Tensegrity Robots
- Title（参考訳）: 引張ロボットにおける6軸接触レンチ推定のためのスケーラブルなオープンソースのビゾタクティルセンサ
- Authors: Wenzhe Tong, Jonathan Mi, Xili Yi, Nima Fazeli, Xiaonan Huang,
- Abstract要約: 本稿では,伸縮性ロボットのためのスケーラブルでオープンソースのビゾタクタクタブルセンシングシステムを提案する。
提案するエンドキャップセンサは、エラストマーシェルと、3Dプリントした熱可塑性ポリウレタン界面と、組込みカメラとLED照明リングを収容する剛体基体を統合する。
触覚から触覚へのニューラルネットワークは、せん断ベクトル場を6次元の力とトルクの測定にマッピングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.030441869707218
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a scalable, open-source visuotactile sensing system for tensegrity robots that enables six-axis wrench estimation and contact detection. The proposed endcap sensor integrates an elastomeric shell, a 3D-printed thermoplastic polyurethane (TPU) interface, and a rigid base housing an embedded camera and LED illumination ring. A novel gyroid-infill bonding technique is introduced to form a durable elastomer-TPU interface without adhesives, yielding a lightweight and modular design compatible with large-scale tensegrity structures. A tactile-to-wrench neural network maps shear vector fields to six-dimensional force and torque measurements. Experimental results demonstrate accurate and stable wrench estimation with a mean squared error (MSE) of 0.1531 on static validation data and out-of-domain generalization under dynamic motion. Furthermore, full-system integration on a 12 kg tensegrity robot confirms the sensor's ability to reliably identify ground contacts. The system substantially improves the practicality of tactile feedback for tensegrity robots, offering a low-cost, reproducible, and physically interpretable pathway toward contact-aware proprioception and state estimation. Open source files are available at \href{https://github.com/Jonathan-Twz/tensegrity-gelfoot}{github.com/Jonathan-Twz/tensegrity-gelfoot}
- Abstract（参考訳）: 本稿では,6軸レンチ推定と接触検出が可能な伸縮性ロボットのための,スケーラブルでオープンソースのビゾタクタクタブルセンシングシステムを提案する。
提案するエンドキャップセンサは、エラストマーシェルと、3Dプリントした熱可塑性ポリウレタン(TPU)インターフェースと、組込みカメラとLED照明リングを収容する剛体ベースとを統合している。
粘着性のない耐久性のあるエラストマー-TPU界面を形成するために, ジャイロイド-インフィル接合技術を導入し, 大規模引張構造に適合する軽量でモジュラーな設計を実現した。
触覚とレンチのニューラルネットワークは、せん断ベクトル場を6次元の力とトルクの測定にマッピングする。
実験の結果,静的な検証データと動的動作下での領域外一般化に基づいて平均2乗誤差0.1531の精度と安定なレンチ推定を行った。
さらに、12kgの張力ロボットのフルシステム統合により、センサーが地面の接触を確実に識別する能力が確認される。
このシステムは、緊張ロボットの触覚フィードバックの実用性を大幅に改善し、接触認識の先入観と状態推定への低コストで再現可能で物理的に解釈可能な経路を提供する。
オープンソースファイルは \href{https://github.com/Jonathan-Twz/tensegrity-gelfoot}{github.com/Jonathan-Twz/tensegrity-gelfoot} で入手できる。
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