論文の概要: Layered e-skin for Shear Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22493v1
- Date: Fri, 18 Sep 2026 18:59:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 00:53:11.900734
- Title: Layered e-skin for Shear Sensing
- Title（参考訳）: せん断センシングのための層状eスキン
- Abstract要約: 本稿では,ロボット指先用2層型力覚抵抗器(FSR)について述べる。
適合格子エラストマースペーサは、せん断荷重を測定可能な層間変位に変換し、層間における相対的な中心-圧力シフトを生成する。
物理に基づくモーメントバランスは層間CoP変位とせん断力とをリンクし、一方、エンドツーエンドのCNN-GRUモデルは負荷依存圧縮と接触再分配による非線形効果をキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.870657075078354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a stacked two-layer force-sensing resistor (FSR) array designed for robotic fingertips that combines high-resolution pressure mapping with shear-force estimation. A compliant lattice elastomer spacer converts shear loading into a measurable inter-layer displacement, producing relative center-of-pressure (CoP) shifts between layers. A physics-based moment balance links inter-layer CoP displacement to shear force, while an end-to-end CNN--GRU model captures nonlinear effects from load-dependent compression and contact redistribution. This model, with both layers as input, achieves coefficients of determination $R^2 = 0.914$ for $F_x$ and $R^2 = 0.944$ for $F_y$, consistently outperforming single-layer baselines for shear-force estimation. Robotic manipulation experiments show that, for contact-motion tracking, the deep layer tracks the translation and rotation imposed by the robot arm, whereas the superficial layer tracks the slip at the contact surface. Transient changes in the difference between the total pressure responses of the two layers provide the best slip-event detection performance among the tested cues. These results demonstrate that two-layer FSR arrays can provide three-axis force estimation, contact-motion tracking, and slip-event detection beyond conventional normal-force sensing.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高分解能圧力マッピングとせん断力推定を組み合わせたロボット指先に設計された2層型力覚抵抗(FSR)アレイを提案する。
適合格子エラストマースペーサは、せん断荷重を測定可能な層間変位に変換することにより、層間における相対中心圧(CoP)シフトを生成する。
物理に基づくモーメントバランスは層間CoP変位とせん断力とをリンクし、一方、エンドツーエンドのCNN-GRUモデルは負荷依存圧縮と接触再分配による非線形効果をキャプチャする。
このモデルは、両方の層を入力として、$R^2 = 0.914$ for $F_x$と$R^2 = 0.944$ for $F_y$の判定係数を得る。
ロボット操作実験では、深層がロボットアームの翻訳と回転を追跡するのに対し、表面層は接触面のすべりを追跡する。
2層間の全圧力応答の過渡的な変化は,試験キュー間で最高のすべり点検出性能を提供する。
これらの結果から, 2層FSRアレイは従来の標準力センサを超える3軸力推定, 接触運動追跡, スリップ定数検出を行うことができることがわかった。
関連論文リスト
- Layerwise Decoupling for Stable Structured Sparsification of Fully Connected Layers [2.4469484645516837]
完全に接続されたニューラルネットワークを構造的にスパース化するための分離層ワイズ手法を提案する。
すべての層を同時にペナルティ化するのではなく、トレーニング済みニューラルネットワークの浅い2層構造を抽出する。
拘束的疎結合目的が内重と外重の特定の関節ペナルティと最適に等しいことを証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-17T22:24:02Z) - Machine Learning-Based Reconstruction for Resistive Silicon Sensors [53.365453214937496]
抵抗型シリコンセンサの機械学習による再構成と圧縮について検討した。
相関パッドからのフルウェーブフォーム情報を用いて、再構成を規則化し、空間情報を抽出する。
まず、LSTM層に基づくリカレントニューラルネットワークモデルを紹介し、フルウェーブフォーム再構成のための概念実証実装を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-13T14:03:26Z) - Wall Shear Stress Reconstruction from Concentration: Differentiable Physics and Physics-Informed Neural Networks [0.39998518782208775]
壁せん断応力は近壁輸送動態を制御し,循環動態における重要な血行動態指標である。
本研究では,空間的に制限されたパッシブスカラー観測から,2つの基本的異なる逆フレームワークを用いた再構成を実証する。
提案フレームワークは,スカラー輸送データから壁近傍の血行動態を推定するための経路を開き,流体流動問題に広く適用可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-04T15:53:42Z) - High-Dimensional Latents Should Be Diagnosed Through Phase Structure [56.362776482614976]
スピングラス理論のレンズによるオートエンコーダと変分オートエンコーダの潜在空間について検討した。
固定復号器用の潜時空間スピングラス辞書を定式化する。
トポロジカルな自明化機構のエッジ・オブ・ステイティに向けて潜伏系を駆動することは、下流に具体的な結果をもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-23T06:17:23Z) - Object Manipulation of the Variable Topology Truss system [7.177683001482471]
本稿では,多変数トポロジトラスシステムのためのオブジェクト操作戦略を提案する。
本発明のトラスロボットは、受動球関節で連結された作動トラス部材を含む。
位置と力の制御を明示的な疎結合なしに同時に行うハイブリッド制御フレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-13T06:55:11Z) - Physics-Informed Transformer for Multi-Band Channel Frequency Response Reconstruction [12.10905157982893]
完全広帯域周波数応答を再構成する物理インフォームド複素変換器を提案する。
各サブバンドの干渉パターンは独立した2状態離散時間マルコフ連鎖としてモデル化される。
モデルは全速度範囲にわたって滑らかに低下し、他の全てのベースラインを一貫して上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-02T12:06:27Z) - PKINet-v2: Towards Powerful and Efficient Poly-Kernel Remote Sensing Object Detection [73.05827565991488]
PKINet-v2は異方性軸ストリップ畳み込みと等方性正方核を共役し、マルチスコープの受容場を構築する。
PKINet-v2 は PKINet-v1 と比較して$bf3.9times$ FPS の高速化を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-17T10:17:58Z) - Injectivity capacity of ReLU gates [0.0]
本稿ではReLUネットワーク層のインジェクティビティ特性について考察する。
我々は,$ell_0$の球面パーセプトロンと暗黙的にReLU層インジェクティビティを扱う強力なプログラムを開発する。
得られた結果は[40]からのレプリカ予測とかなりよく一致している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T00:57:10Z) - Function Approximation for Reinforcement Learning Controller for Energy from Spread Waves [69.9104427437916]
マルチジェネレータ・ウェーブ・エナジー・コンバータ(WEC)は、スプレッド・ウェーブと呼ばれる異なる方向から来る複数の同時波を処理しなければならない。
これらの複雑な装置は、エネルギー捕獲効率、維持を制限する構造的ストレスの低減、高波に対する積極的な保護という複数の目的を持つコントローラを必要とする。
本稿では,システム力学のシーケンシャルな性質をモデル化する上で,ポリシーと批判ネットワークの異なる機能近似について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:04:10Z) - Learning High-Precision Bounding Box for Rotated Object Detection via
Kullback-Leibler Divergence [100.6913091147422]
既存の回転物体検出器は、主に水平検出パラダイムから受け継がれている。
本稿では,回転回帰損失の設計を帰納パラダイムから導出手法に変更することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T14:29:19Z)
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。