論文の概要: PanoTac: A Dense Three-Axis Tactile Sensor for Robust Touch-Centric Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03520v1
- Date: Mon, 02 Nov 2026 17:55:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 04:05:36.844882
- Title: PanoTac: A Dense Three-Axis Tactile Sensor for Robust Touch-Centric Manipulation
- Title（参考訳）: PanoTac:ロバストタッチ中心操作のための高密度3軸触覚センサ
- Abstract要約: PanoTacは、高密度の3軸触覚センサー用に設計された、低コストで適合した触覚フィンガーチップだ。
センサーは60Hzで動作し、指先1本あたり50ドル以下だ。
私たちはPanoTacをロボットシステムに統合し、ビジュオ触覚パイプラインを構築します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.730502347579325
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contact-rich manipulation benefits from tactile feedback that captures both detailed contact geometry and interaction forces. When scooping grains, contact patterns help infer spoon orientation, while resistance transmitted through the grasp guides motion. To provide these complementary sensing capabilities, we present PanoTac, a low-cost, compliant tactile fingertip designed for dense three-axis tactile sensing. Each fingertip provides a $12 \times 32 \times 3$ tactile representation, with one normal ($z$) and two shear ($x$, $y$) response components at each taxel. The sensor operates at 60 Hz and costs less than $50 per fingertip. Sensor characterization quantifies response repeatability and consistency across sensor instances and contact locations. We integrate PanoTac into a robotic system with a visuo-tactile pipeline. Across test-tube preparation, grain scooping, and salt pouring, the resulting policies outperform vision-only baselines by an average of 46.7 percentage points. Ablations show that removing either spatial contact information or shear feedback reduces overall performance across the task suite. Our project page is available at https://panotac.github.io.
- Abstract（参考訳）: コンタクトリッチな操作は、詳細な接触形状と相互作用力の両方をキャプチャする触覚フィードバックの恩恵を受ける。
グレーンをスクーピングする際には、接触パターンがスプーンの向きを推定し、グリップガイドの動作を介して抵抗が伝達される。
これらの相補的なセンシング機能を実現するために,高密度3軸触覚センサ用に設計された低コストで適合した触覚指先であるPanoTacを提案する。
各指先は12 \times 32 \times 3$ tactile representation(触覚表現)を提供し、1つの正規(z$)と2つのシーア(x$,$y$)応答コンポーネントをそれぞれのタッセルで提供する。
センサーは60Hzで動作し、指先1本あたり50ドル以下だ。
センサキャラクタリゼーションは、センサインスタンスとコンタクトロケーション間の応答の再現性と一貫性を定量化する。
私たちはPanoTacをロボットシステムに統合し、ビジュオ触覚パイプラインを構築します。
試験管の調製、穀粒のすくみ、塩の注ぐことで、その結果の政策は視力のみの基準線を平均46.7%上回った。
アブレーションは、空間的接触情報またはせん断フィードバックの除去が、タスクスイート全体のパフォーマンスを低下させることを示している。
私たちのプロジェクトページはhttps://panotac.github.io.comで公開されている。
関連論文リスト
- Tactile Sensing Array for Multi-Phalanx Sensing in Humanoid Hands [4.279238922202757]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-24T19:48:25Z) - TactX: Learning Shared Tactile Representations Across Diverse Sensors [18.127088232068456]
本稿では,センサ間の触覚表現を伝達可能なフレームワークであるTactXを提案する。
TactXは、対の接触データに基づいて訓練されたモダリティ固有のエンコーダを通して、異質な触覚観測を共有潜在空間にマッピングする。
実験によると、TactXはオブジェクトレベルの接触情報を保存しながら、センサー間で触覚表現を調整している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-30T07:09:40Z) - AnySkin: Plug-and-play Skin Sensing for Robotic Touch [15.126846563910814]
触覚センシング(多目的性、置換性、データ再利用性)の使用を妨げる課題に対処する。
本研究は,AnySkinセンサによるスリップ検出とポリシー学習を特徴付けるとともに,AnySkinのインスタンス上でトレーニングされたモデルのゼロショット一般化を新しいインスタンスに示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-12T17:59:44Z) - 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) - Elastic Tactile Simulation Towards Tactile-Visual Perception [58.44106915440858]
触覚シミュレーションのための粒子の弾性相互作用(EIP)を提案する。
EIPは、触覚センサを協調粒子群としてモデル化し、接触時の粒子の変形を制御するために弾性特性を適用した。
さらに,触覚データと視覚画像間の情報融合を可能にする触覚知覚ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-11T03:49:59Z) - 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)
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。