論文の概要: FasTac: A Curved Multispectral Vision-Based Tactile Sensor for High-Speed High-Precision 3D Shape and Force Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.28416v1
- Date: Thu, 30 Jul 2026 16:00:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.647889
- Title: FasTac: A Curved Multispectral Vision-Based Tactile Sensor for High-Speed High-Precision 3D Shape and Force Perception
- Title（参考訳）: FasTac:高速3次元形状と力知覚のための曲面マルチスペクトル型触覚センサ
- Abstract要約: 本稿では、多スペクトル測光ステレオ、動的畳み込み力推定、ハードウェアアクセラレーションをフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)上で統合した曲面視覚型触覚センサFasTacについて述べる。
単一像センサ同時マルチスペクトルイメージングは, 表面の正常な推定に空間的に整合した観察を行い, 続いて境界優先の高速ポアソン深度再構成を行う。
実験により、近赤外(NIR)の照明と境界線は、絶対誤差(MAE)を0.2730mmから0.0415mmに減少させることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.044476538600104
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Curved tactile fingertips for dexterous manipulation must resolve fine contact geometry, distinguish normal and tangential loads, and capture transient signals. Existing curved vision-based tactile sensors struggle to combine accurate 3D reconstruction, three-axis force estimation, and high-speed processing in a compact form. This article presents FasTac, a curved vision-based tactile sensor integrating multispectral photometric stereo, dynamic-convolution force estimation, and hardware acceleration on a field-programmable gate array (FPGA). Single-image-sensor simultaneous multispectral imaging provides spatially aligned observations for robust surface normal estimation, followed by boundary-prior fast Poisson depth reconstruction. HyperForce uses position-aware dynamic convolution to model the spatially nonuniform mechanical response of curved elastomers and estimate three-axis forces. The complete image-to-normal-force pipeline is deployed on an FPGA. Experiments show that near-infrared (NIR) illumination and the boundary prior decrease depth mean absolute error (MAE) from 0.2730 mm to 0.0415 mm; HyperForce achieves normalized mean absolute error (NMAE) values of 2.74% and 2.39% for normal and shear forces, respectively; and FPGA deployment shortens processing latency from 3.26 ms on the GPU to 1.09 ms. Multi-object reconstruction, feedback grasping, and vibration measurement validate fine geometric perception, stable force feedback, and dynamic contact sensing.
- Abstract（参考訳）: 整形された触覚指先は、細かな接触形状を解決し、正常な荷重と特異な負荷を区別し、過渡的な信号を捉える必要がある。
既存の曲面型触覚センサは、正確な3次元再構成、3軸力推定、高速処理をコンパクトな形で組み合わせようと苦労している。
本稿では、多スペクトル測光ステレオ、動的畳み込み力推定、ハードウェアアクセラレーションをフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)上で統合した曲面視覚型触覚センサであるFasTacについて述べる。
単一像センサ同時マルチスペクトルイメージングは, 表面の正常な推定に空間的に整合した観察を行い, 続いて境界優先の高速ポアソン深度再構成を行う。
HyperForceは位置認識動的畳み込みを用いて、曲面エラストマーの空間的に不均一な機械的応答をモデル化し、3軸力を推定する。
完全なイメージ・トゥ・ノーマル・フォースパイプラインはFPGA上に展開される。
実験により、近赤外(NIR)照明と境界下降深度平均絶対誤差(MAE)は0.2730mmから0.0415mmに、HyperForceは正常化平均絶対誤差(NMAE)は2.74%と2.39%で、FPGA配置はGPU上の3.26msから1.09msまでの処理遅延を短縮する。
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