論文の概要: Can a Robot Read Braille? - Learning to Adapt Contact via Imitation Learning for Tactile Braille Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30676v1
• Date: Fri, 25 Sep 2026 01:30:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.181814
• Title: Can a Robot Read Braille? - Learning to Adapt Contact via Imitation Learning for Tactile Braille Recognition
• Title（参考訳）: ロボットは点字を読むことができるか?-触覚点字認識のための模倣学習による接触適応学習
• Abstract要約: 本稿では,ロボット触覚点字読解のための適応接触フレームワークを提案する。 接触品質を評価し、不適切な接触を物理的に補正する。 展開中、ロボットは反復的に接触を評価し、再確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.389896490805032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For people who are blind, touch provides an essen-tial channel for accessing written information through Braille. Bringing a similar capability to robots requires them not only to recognize tactile patterns, but also to actively establish physical contact that makes those patterns readable. Yet existing robotic Braille readers largely focus on recognition after contact, leaving contact establishment itself insufficiently addressed. We present an adaptive-contact framework for robotic tactile Braille reading that assesses contact quality and physically corrects unsuitable contact before recognition and reconstruc-tion. Multi-Head Policy Learning uses expert-guided contact-adjustment demonstrations to jointly learn contact acceptability and pose corrections. During deployment, the robot iteratively evaluates and re-establishes contact, retaining reliable tactile observations for pose-aware fusion and Braille reconstruction. Across 20 physical Braille plates used for learning and eval-uation, the proposed approach achieves 94.0% tactile quality and 88.6% tactile reconstruction on the ten online-evaluation plates. These results demonstrate the importance of actively establishing readable contact, rather than relying solely on recognition under imperfect tactile observations, for reliable robotic Braille reading.
• Abstract（参考訳）: 盲目の人にとっては、タッチは点字で書かれた情報にアクセスするためのEssen-tialチャネルを提供する。 ロボットに同様の能力をもたらすためには、触覚パターンを認識するだけでなく、それらのパターンを読みやすくするための物理的な接触を積極的に確立する必要がある。 しかし、既存のロボット点字リーダーは、接触後の認識に集中しており、接触機関自体が不十分に対処されている。 本稿では,ロボット触覚点字読解のための適応接触フレームワークを提案する。 マルチヘッドポリシー学習では、専門家が指導する接触調整デモを使用して、接触の受容性を共同で学習し、修正を行う。 展開中、ロボットは接触を反復的に評価し、再確立し、ポーズ認識融合と点字再建のための信頼性の高い触覚観察を保持する。 学習とeval-uationに使用される20個の物理的点字板にまたがって、提案手法は、94.0%の触覚品質と88.6%の触覚再構成を10個のオンライン評価板上で達成する。 これらの結果は、信頼性の高いロボット点字読解において、不完全な触覚観察下での認識のみに頼るのではなく、読みやすい接触を積極的に確立することが重要であることを示している。

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