論文の概要: Tactile Perception through Fluid-Solid Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03773v1
- Date: Tue, 29 Sep 2026 09:45:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-13 05:15:58.891459
- Title: Tactile Perception through Fluid-Solid Interaction
- Title（参考訳）: 流体-固体相互作用による触覚知覚
- Abstract要約: 我々は,センサ現場で電子機器を使わずに完全に動作するソフト触覚センサのクラスを開発した。
線形(1D)センサにおける一点タッチの局所化と力推定により,この概念を検証した。
この単純なアプローチは、水中や磁気干渉の存在など、従来の電子センサーが頻繁に故障する環境でも有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Soft tactile sensors elevate robotic touch through enhanced flexibility and adaptability, yet most existing designs depend on embedded electronics that are susceptible to interference and environmental limitations. In this work, we leverage fluid-solid interactions to develop a class of soft tactile sensors that operate entirely without electronics at the sensing site. The sensor comprises a fluid-filled elastomeric channel connected to only two external pressure sensors. Touching different regions of the elastomeric surface displaces the viscous fluid, producing distinct pressure patterns that encode both touch position and force. These signals are decoded through a machine learning framework that integrates feature extraction, soft clustering, and adaptive neuro-fuzzy inference to achieve accurate localization and force estimation. We validate this concept through single-point touch localization and force estimation in a linear (1D) sensor and extend the same sensing principle to 2D tactile mapping by routing the channel across the surface using space-filling curves, while maintaining the same minimal hardware setup. This simple approach remains effective in environments where conventional electronic sensors often fail, such as underwater or in the presence of magnetic interference.
- Abstract（参考訳）: ソフトな触覚センサーは、柔軟性と適応性の向上を通じてロボットタッチを上昇させるが、既存の設計は、干渉や環境に制約のある組み込み電子機器に依存している。
本研究では, 液体-固体相互作用を利用して, センサで電子を使わずに完全に作動するソフト触覚センサの開発を行う。
センサは、2つの外部圧力センサのみに接続された流体充填エラストマーチャネルを含む。
エラストマー表面の異なる領域に触れると粘性流体が変位し、タッチ位置と力の両方をコードする異なる圧力パターンが生じる。
これらの信号は、特徴抽出、ソフトクラスタリング、適応型ニューロファジィ推論を統合して正確なローカライゼーションと力推定を実現する機械学習フレームワークを通じてデコードされる。
我々は,この概念を,線形(1D)センサの単一点位置決めと力推定により検証し,同じ最小限のハードウェア構成を維持しつつ,空間充填曲線を用いて表面を流れるチャネルをルーティングすることで,同じ感覚原理を2次元触覚マッピングに拡張する。
この単純なアプローチは、水中や磁気干渉の存在など、従来の電子センサーが頻繁に故障する環境でも有効である。
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