論文の概要: Semantic Haptic Feedback Enhances Dexterous Robotic Teleoperation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02780v1
- Date: Mon, 03 Aug 2026 18:23:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-06 07:04:20.674607
- Title: Semantic Haptic Feedback Enhances Dexterous Robotic Teleoperation
- Title（参考訳）: セマンティックハプティックフィードバックはデクサラスロボットの遠隔操作を促進する
- Abstract要約: 本研究は遠隔操作のためのセマンティック・ハプティクスを導入する。
ロボット状態を「確認」と「例外」に分類する
空気圧および振動器式リストバンドを介して,操作者にセマンティック・ハプティック・フィードバックを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2573316668832266
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In robot teleoperation, haptic feedback can be used to help human operators accomplish dexterous manipulation tasks. However, existing haptic feedback methods try to replicate high-fidelity sensory haptics that are felt in real world interactions, which are constrained by the sensing and feedback hardware capability and may lead to higher workload. To addresses these limitations, this work introduces semantic haptics for teleoperation, which uses abstract haptic patterns to convey critical information about robot states. We categorize robot states into "Confirmations" and "Exceptions", implement a modular haptic rendering pipeline in robot simulation, and deliver semantic haptic feedback to operators through pneumatic and vibrotactile wristbands. This simplifies hardware requirements and enables one-to-many mappings between haptic patterns and robot states. Through three evaluation studies, we identify the most effective semantic haptic design for a common pick and place teleoperation task and compare semantic haptics to other teleoperation feedback approaches including sensory haptics and visual feedback. Results suggest that while semantic haptics performs similarly as other feedback in unimanual tasks, it achieves superior performance in bimanual tasks, with reduced task workload, increased situational awareness, and overall preference.
- Abstract（参考訳）: ロボット遠隔操作では、人間の操作者が巧妙な操作を行うのを助けるために触覚フィードバックが用いられる。
しかし,既存の触覚フィードバック手法では,触覚フィードバックのハードウェア能力に制約され,高い作業負荷につながる可能性のある,実世界のインタラクションにおいて感じる高忠実感触覚を再現しようとする。
これらの制約に対処するために,ロボットの状態に関する重要な情報を伝えるために,抽象的な触覚パターンを用いた遠隔操作のためのセマンティック・ハプティクスを導入する。
我々は,ロボット状態を「確認」と「例外」に分類し,ロボットシミュレーションにおいてモジュール型触覚レンダリングパイプラインを実装し,空気圧および振動子式リストバンドを介して操作者に意味的触覚フィードバックを提供する。
これにより、ハードウェア要件が簡単になり、触覚パターンとロボット状態の1対1マッピングが可能になる。
3 つの評価研究を通じて,共通の選択と配置の遠隔操作タスクにおいて最も効果的なセマンティック・ハプティック・デザインを特定し,セマンティック・ハプティクスと他の遠隔操作フィードバック・アプローチとの比較を行った。
結果から,一元的タスクにおける他のフィードバックと同様にセマンティック・ハプティクスが機能する一方で,作業負荷の低減,状況認識の増大,全体的嗜好の増大など,二元的タスクにおける優れたパフォーマンスを実現することが示唆された。
関連論文リスト
- The Missing Touch: Spatially Distributed Tactile Feedback Brings Teleoperation Closer to Human Dexterity [0.6372261626436676]
遠隔操作における基本的な課題は、オペレーターがロボットを自分の手のように努力的に直感的に制御できるようにすることである。
ここでは,遠隔操作ロボット上での再生時の操作性能だけでなく,タスク性能も向上することを示す。
その結果、触覚フィードバックは、人間と遠隔操作のデキスタリティトレーニングと次世代の自律ロボットとのギャップを埋めるのに不可欠であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-19T18:41:00Z) - An Experimental Modular Instrument With a Haptic Feedback Framework for Robotic Surgery Training [1.6206092886889898]
本稿では,実時間触覚フィードバックの枠組みを組み込んだモジュール型ロボット腹腔鏡装置を提案する。
提案装置は手首に装着した力/トルク(F/T)センサを用いて、工具と形状の相互作用力を推定する。
触覚フィードバックフレームワークは、外部接触力を抽出し、触覚デバイスに描画し、安定かつ知覚的に意味のあるフィードバックを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-30T03:55:05Z) - Therapist-Robot-Patient Physical Interaction is Worth a Thousand Words: Enabling Intuitive Therapist Guidance via Remote Haptic Control [36.94429692322632]
本研究では,腕外骨格を装着した訓練者の動きを遠隔でガイドし,監視するための触覚遠隔操作システムを提案する。
トレーナーは、外骨格の肘と手首の仮想接触点を介して、商業用ハンドヘルド触覚装置を介して外骨格と物理的に相互作用することができる。
被験者32人が訓練者-訓練者のパラダイムでこのシステムをテストし、我々のハプティック・デモシステムと従来の視覚的デモシステムを比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-25T11:04:49Z) - The Role of Embodiment in Intuitive Whole-Body Teleoperation for Mobile Manipulation [20.65893345441958]
最小限の物理的および認知的要求と組み合わさった強い実施感は、長期にわたってデータ品質を維持するのに役立つ。
我々は、没入型バーチャルリアリティと、ロボットの視野を従来のスクリーンベースで可視化する2つの視覚的フィードバックメカニズムを評価する。
以上の結果から,VRをフィードバックモダリティとして利用すると,タスク完了時間,認知作業量,テレオペレータの取り組みが増加することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-03T11:25:36Z) - Casper: Inferring Diverse Intents for Assistive Teleoperation with Vision Language Models [50.19518681574399]
現実の遠隔操作における中心的な課題は、ロボットがユーザー制御入力から幅広い人間の意図を推測することである。
我々は、事前学習された視覚言語モデルに埋め込まれたコモンセンス知識を活用する、支援型遠隔操作システムであるCasperを紹介する。
我々は,Casperがタスク性能を改善し,人間の認知負荷を低減し,直接遠隔操作や補助遠隔操作のベースラインよりもユーザ満足度が高いことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-17T17:06:43Z) - Human-Agent Joint Learning for Efficient Robot Manipulation Skill Acquisition [48.65867987106428]
本稿では,人間とロボットの協調学習システムについて紹介する。
これにより、ロボットエンドエフェクターの制御を学習支援エージェントと共有することができる。
これにより、ダウンストリームタスクにおいて、収集されたデータが十分な品質であることを保証しながら、人間の適応の必要性を減らすことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-29T03:37:29Z) - Robot Synesthesia: In-Hand Manipulation with Visuotactile Sensing [15.970078821894758]
視覚的・触覚的な感覚入力を活用して手動操作を可能にするシステムを提案する。
ロボット・シンセシス(Robot Synesthesia)は、人間の触覚と視覚の合成にインスパイアされた、新しい点の雲に基づく触覚表現である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T12:35:43Z) - Human-oriented Representation Learning for Robotic Manipulation [64.59499047836637]
人間は本質的に、操作作業において環境を効率的に探索し、相互作用することを可能にする、一般化可能な視覚表現を持っている。
我々は、このアイデアを、事前訓練された視覚エンコーダの上に、人間指向のマルチタスク微調整のレンズを通してフォーマル化する。
我々のタスクフュージョンデコーダは、下流操作ポリシー学習のための最先端の3つのビジュアルエンコーダの表現を一貫して改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:59:38Z) - Tactile-Filter: Interactive Tactile Perception for Part Mating [54.46221808805662]
人間は触覚と触覚に頼っている。
視覚ベースの触覚センサーは、様々なロボット認識や制御タスクに広く利用されている。
本稿では,視覚に基づく触覚センサを用いた対話的知覚手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-10T16:27:37Z) - See, Hear, and Feel: Smart Sensory Fusion for Robotic Manipulation [49.925499720323806]
視覚的、聴覚的、触覚的知覚が、ロボットが複雑な操作タスクを解くのにどのように役立つかを研究する。
私たちは、カメラで見たり、コンタクトマイクで聞いたり、視覚ベースの触覚センサーで感じるロボットシステムを構築しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-07T18:55:53Z) - Projection Mapping Implementation: Enabling Direct Externalization of
Perception Results and Action Intent to Improve Robot Explainability [62.03014078810652]
既存の非言語的手がかり、例えば目視や腕の動きに関する研究は、ロボットの内部状態を正確に示さないかもしれない。
状態をロボットの動作環境に直接投影することは、直接的で正確でより健全であるという利点がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T18:16:20Z)
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。