論文の概要: Tactile Sensing Array for Multi-Phalanx Sensing in Humanoid Hands
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30506v1
- Date: Thu, 24 Sep 2026 19:48:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.125107
- Title: Tactile Sensing Array for Multi-Phalanx Sensing in Humanoid Hands
- Title（参考訳）: ヒューマノイドハンドにおける多磁束センシングのための触覚アレイ
- Abstract要約: 視覚とプロプレセプションだけでは、特に手の指がカメラのグリップの視界を妨げている場合、この情報を確実に提供できない。
本稿では,Velostatと導電性テープから作製したヒューマノイド指用の低コストな触覚アレイについて述べる。
指先は、前、左、右の面に巻かれた2×3触覚マトリックスと、先端に別個の接触点を含む7つの接触点を備える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.279238922202757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Humanoid hands require tactile feedback across the whole finger, not just the fingertip, to grasp and manipulate objects properly. Vision and proprioception alone cannot reliably provide this information, particularly when the hand's own fingers occlude the camera's view of the grasp. We present a low-cost tactile array for a humanoid finger, made from Velostat and conductive tape. The fingertip carries seven contact points including a 2x3 matrix wrapped across its front, left, and right faces, and a separate contact point at the tip. The proximal and middle phalanges each carry a single front-facing contact line. We measure the sensor's hysteresis and recovery time after release, through repeated loading and press-release tests. We also test a compliant, 3D-printed contact structure with a gap and a bump, inspired by similar designs in prior work, and show it cuts recovery time by 74% compared to a flush-contact baseline. We then show the sensor can produce distinct activation patterns for different contact geometries (flat, edge, corner) at the fingertip, and that it registers contact across all three phalanges during a grip. Finally, we discuss the limits of our fabrication changes and point to software-based compensation as a promising way to more directly fix the remaining hysteresis in the future.
- Abstract（参考訳）: 人間的な手は、指先だけでなく、指全体の触覚フィードバックを必要とし、物体を適切に把握し操作する。
視覚とプロプレセプションだけでは、特に手の指がカメラのグリップの視界を妨げている場合、この情報を確実に提供できない。
本稿では,Velostatと導電性テープから作製したヒューマノイド指用の低コストな触覚アレイについて述べる。
指先は、前、左、右の面に巻かれた2x3マトリクスと、先端に別個の接触点を含む7つの接触点を有する。
近位線と中位線は、それぞれ1つの正面接触線を有する。
我々は,繰り返し負荷およびプレス放出試験により,センサのヒステリシスと放出後の回復時間を測定した。
また, 3Dプリントによる接触構造にギャップとバンプを付与し, 従来と同じような設計にインスパイアされ, フラッシュコンタクトベースラインに比べて回収時間を74%短縮することを示した。
次に,指先で異なる接触測度(フラット,エッジ,コーナー)の異なるアクティベーションパターンを生成し,グリップ中の3つのファランジに接触を登録することを示す。
最後に、将来、残りのヒステリシスをより直接的に解決する有望な方法として、製法変更の限界とソフトウェアベースの補償を論じる。
関連論文リスト
- Beyond Gestures: Estimating Full Hand Pose and Contact Forces from Wrist-Worn Pressure Sensor Array [4.346598091476058]
手の動きと相互作用の力の捕獲は、対話型コンピューティング、VR、ロボット学習のための高忠実な触覚デモに不可欠である。
本研究では,一台のウェアラブル上で連続的なフルハンドポーズと分散接触力を回復する手首の圧力感知式リストバンドを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-15T02:08:21Z) - OPENTOUCH: Bringing Full-Hand Touch to Real-World Interaction [93.88239833545623]
OpenTouchは、最初のインザワイルドなエゴセントリックなフルハンド触覚データセットです。
触覚信号は,理解のためのコンパクトで強力なキューを提供する。
我々は,マルチモーダルな自我中心の知覚,具体的学習,接触に富むロボット操作の促進を目指す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-18T18:18:17Z) - Improving Contactless Fingerprint Recognition with Robust 3D Feature Extraction and Graph Embedding [23.33126224671051]
既存の非接触指紋アルゴリズムは、非接触指紋を2Dプレーン指紋として扱う。
本稿では,接触指紋の3次元特徴を捉える新しい非接触指紋認識アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-13T12:39:57Z) - GelSight Svelte: A Human Finger-shaped Single-camera Tactile Robot
Finger with Large Sensing Coverage and Proprioceptive Sensing [6.951068104196682]
GelSight Svelteは、曲がった人間の指の大きさの、シングルカメラの触覚センサーだ。
原受容情報は、GelSight Svelteの柔軟な背骨の変形として反映される。
得られた画像から屈曲トルクとねじりトルクを推定するために、畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-19T19:19:50Z) - 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) - Monocular 3D Fingerprint Reconstruction and Unwarping [36.50244665233824]
本研究では,1つの画像から3次元指の形状を再構成し,視点歪みを抑制するための学習ベース形状を提案する。
接触のない指紋データベース実験の結果,提案手法は3次元再構成精度が高いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-02T15:09:05Z) - Accurate 3D Hand Pose Estimation for Whole-Body 3D Human Mesh Estimation [70.23652933572647]
全体3次元メッシュ推定は、3次元の人体、手、顔を同時に再構築することを目的としている。
我々はHand4Wholeを紹介します。
我々のHand4Wholeはエンドツーエンドで訓練されており、これまでの全身の3Dメッシュ推定方法よりもはるかに優れた3Dハンド結果を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-23T16:48:35Z) - OmniTact: A Multi-Directional High Resolution Touch Sensor [109.28703530853542]
既存の触覚センサーは、平らで、感度が小さいか、低解像度の信号のみを提供する。
我々は,多方向高解像度触覚センサOmniTactを紹介する。
我々は,ロボット制御の課題に対して,OmniTactの能力を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-16T01:31:29Z) - The Feeling of Success: Does Touch Sensing Help Predict Grasp Outcomes? [57.366931129764815]
両指にGelSight高解像度触覚センサを装着した2本指グリップを用いて,9000以上の握力試験を行った。
実験結果から,触覚を取り入れることで把握性能が著しく向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2017-10-16T05:32:38Z)
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。