論文の概要: Proximity3D: Shape from Capacitive Proximity on Sensing Manifold
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.30344v2
- Date: Tue, 01 Sep 2026 09:12:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-02 14:14:26.000538
- Title: Proximity3D: Shape from Capacitive Proximity on Sensing Manifold
- Title（参考訳）: Proximity3D: Capacitive Proximity on Sensing Manifold
- Authors: Hao Chen, Chenming Wu, Chun Ping Lam, Xiangjia Chen, Guoxin Fang, Charlie C. L. Wang, Yeung Yam, Juncong Lin, Chengkai Dai,
- Abstract要約: 曲面容量繊維を形状センサとして使用し,その表面を非平面感応多様体として扱う。
本稿では、センサビュー全体にわたってこれらのフィールドを集約し、観測対象の形状を復元する多視点フィードフォワード再構成モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.523536411772314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most shape reconstruction methods assume measurements defined over planar sensing domains, such as RGB images or depth maps. In this paper, we use a curved capacitive textile as a shape sensor, treating its surface as a non-planar sensing manifold. Each scan is represented as a capacitive proximity field on this manifold, induced by the interaction between the curved electrode layout and nearby object geometry. We introduce a multi-view feedforward reconstruction model that aggregates these fields across known sensor views and recovers the observed object shape. Simulated and physical experiments demonstrate robust reconstruction from capacitive proximity signals acquired on curved sensing surfaces, pointing toward a new route to robotic near-field geometric awareness via embodied sensing.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの形状再構成法は、RGB画像や深度マップのような平面センシング領域上で定義された測定を前提としている。
本稿では,曲面容量繊維を形状センサとして使用し,その表面を非平面感応多様体として扱う。
各走査は、曲がった電極配置と近傍の物体形状との相互作用によって誘導される、この多様体上の容量的近接場として表現される。
本稿では、センサビュー全体にわたってこれらのフィールドを集約し、観測対象の形状を復元する多視点フィードフォワード再構成モデルを提案する。
シミュレーションおよび物理実験は、曲がりくねったセンシング面から取得した静電容量近接信号から頑健な再構成を実証し、エンボディドセンシングによるロボット近接場幾何学的認識への新たな道を指し示している。
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