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最新論文: 2018/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文マルチモーダル/触覚ロボティクス
視覚と触覚を統合する自己教師ありマルチモーダル表現学習による接触の多い操作
視覚と触覚の入力を自己教師あり学習でコンパクトなマルチモーダル表現にまとめ、強化学習のサンプル効率を高めてペグ挿入タスクを実機でも安定してこなせるようにした研究。
原題: Making Sense of Vision and Touch: Self-Supervised Learning of Multimodal Representations for Contact-Rich Tasks ／ Michelle A. Lee, Yuke Zhu, Krishnan Srinivasan 他
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FingerVision触覚センサの設計と畳み込みLSTMによる滑り検出
柔らかい皮膚に埋め込んだマーカーと魚眼カメラで接触変形を計測する光学式触覚センサFingerVisionを開発し、畳み込みLSTMで滑りを97.62%の精度で分類した。
原題: FingerVision Tactile Sensor Design and Slip Detection Using Convolutional LSTM Network ／ Yazhan Zhang, Zicheng Kan, Yu Alexander Tse 他
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BubbleTouch：準静的触覚スキンシミュレータ
ロボットの触覚スキンへの接触を準静的にシミュレートするオープンソースツールを提案し、触覚物体認識実験への応用を示した。
原題: BubbleTouch: A Quasi-Static Tactile Skin Simulator ／ Brayden Hollis, Stacy Patterson, Jinda Cui 他
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ニューラルネットワークによる熟練運転技能のモデル化と触覚支援への応用
熟練ドライバーの運転データをNNで学習して技能モデルを構築し、そのモデルに基づく触覚フィードバックで初心者の運転支援を試みた研究。
原題: Driving Skill Modeling Using Neural Networks for Performance-based Haptic Assistance ／ Hojin Lee, Hyoungkyun Kim, Seungmoon Choi
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ロボットスキンの接触モデリングと触覚データ処理
大規模静電容量型ロボットスキンを用い、接触位置推定のための逆問題解法（Boussinesq-CerrutiとLove）を計算性能の観点から比較評価した論文。
原題: Contact modelling and tactile data processing for robot skin ／ Wojciech Wasko, Alessandro Albini, Perla Maiolino 他
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非マトリクス触覚センサの局所接続性を活用した把持安定性予測
非マトリクス配置の触覚センサを触覚画像として扱い、局所接続性を活かしたCNNで把持安定性を予測し、94.2%のF1スコアを達成した。
原題: Non-Matrix Tactile Sensors: How Can Be Exploited Their Local Connectivity For Predicting Grasp Stability? ／ Brayan S. Zapata-Impata, Pablo Gil, Fernando Torres
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単眼視・触覚・形状事前知識を統合した3D形状知覚
単眼カラー画像から学習済み形状事前知識を用いて3D形状を予測し、不確実性の高い領域を触覚で能動的に補正することで、約10回の触探索で高精度な物体形状を復元する手法を提案した。
原題: 3D Shape Perception from Monocular Vision, Touch, and Shape Priors ／ Shaoxiong Wang, Jiajun Wu, Xingyuan Sun 他
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視覚から力を読み取る：RGB-点群時系列畳み込みネットワークによる手術力予測
内視鏡映像と点群データから組織変形を手がかりに手術中の力を推定する深層学習手法を提案し、ファントムと摘出肝臓で有効性を検証した。
原題: Learning to See Forces: Surgical Force Prediction with RGB-Point Cloud Temporal Convolutional Networks ／ Cong Gao, Xingtong Liu, Michael Peven 他
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軟組織の硬さを識別する新型触覚力覚プローブ
コイルと鉄心を使った触覚センサで、押し付けた物体の硬さと加えた力を同時に計測し、3種類の軟質材料を識別できることを示した。
原題: A Novel Tactile Force Probe for Tissue Stiffness Classification ／ Behafarid Darvish, Siamak Najarian, Elham Shirzad 他
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触覚探索行動の事前経験を活用した新規物体の物性学習
多模态人工皮膚を備えたロボットアームが、押圧・滑り・静止接触の事前触覚経験を転移学習に用いて新規物体の物理特性を効率的に識別できることを示した。
原題: Leveraging Robotic Prior Tactile Exploratory Action Experiences For Learning New Objects's Physical Properties ／ Di Feng
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独立指制御による把持物体の安定化
各指の触覚センサーから局所的な滑りを予測し、指ごとに独立した制御で物体を安定把持するモジュール式手法を提案。中央通信なしで多様な物体の安定把持が実現できることを示した。
原題: In-Hand Object Stabilization by Independent Finger Control ／ Filipe Veiga, Benoni B. Edin, Jan Peters
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触覚信号の滑り検出：単変量信号の解析と校正
複数の商用触覚センサの多変量出力を単変量信号に変換し、LSTMで滑り検出器を構築して、窓サイズやサンプリング周波数、材質、滑り速度などが検出性能に与える影響を定量評価した研究。
原題: Slip Detection: Analysis and Calibration of Univariate Tactile Signals ／ Karl Van Wyk, Joe Falco
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固有感覚と触覚を統合した形状認識手法iCLAP
触覚データをクラスタリングしてラベル化し、センサ位置と合わせた4D点群で物体形状を認識するiCLAPを提案し、固有感覚・触覚の融合戦略も検証した論文。
原題: iCLAP: Shape Recognition by Combining Proprioception and Touch Sensing ／ Shan Luo, Wenxuan Mou, Kaspar Althoefer 他
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疎環境での能動的局所化のためのデータ駆動型計測モデル
エルゴディック探索で計測モデルを構築し、その情報密度に基づいて物体の位置推定を行う2段階手法を提案。触覚センシングのシミュレーションとSpheroロボット実験で有効性を検証した。
原題: Data-Driven Measurement Models for Active Localization in Sparse Environments ／ Ian Abraham, Anastasia Mavrommati, Todd D. Murphey
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見ずに掴む：触覚のみで未知物体を把持する学習手法
触覚センサのみを用いて未知物体の位置を探索し、触覚フィードバックで把持を反復的に改善するシステムを提案。大規模把持データセットと教師なし触覚表現学習を構築した。
原題: Learning to Grasp Without Seeing ／ Adithyavairavan Murali, Yin Li, Dhiraj Gandhi 他
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触覚センサと近接空間表現による人-ロボット協調作業の安全確保
人工皮膚と近接空間の安全領域を備えたロボットが、力制限や速度・距離監視に基づく安全基準を満たしつつ、密接な物理的人-ロボットインタラクションを安全に行える可能性を検討した。
原題: Safety of human-robot interaction through tactile sensors and peripersonal space representations ／ Petr Švarný, Matěj Hoffmann
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触覚の主成分分析：触覚センサデータの可視化と感度評価
4種類の触覚センサデータにPCAを適用し、触覚データの構造を可視化するとともに、主成分空間のユークリッド距離からセンサの感度分布を評価できることを示した研究。
原題: Principal Components of Touch ／ Kirsty Aquilina, David A. W. Barton, Nathan F. Lepora
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ボロノイ分割による触覚センシングの特徴推定
光学式触覚センサTacTipの内部ピン変位データにボロノイ分割を適用し、圧力・せん断・接触位置を学習なしで直接推定する手法を提案した。
原題: Voronoi Features for Tactile Sensing: Direct Inference of Pressure, Shear, and Contact Locations ／ Luke Cramphorn, John Lloyd, Nathan F. Lepora
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ロボットによる食事支援に向けて：フォーク操作における触覚の役割
人がマネキンに食べ物を運ぶ際の軌跡データを収集し、食品の柔らかさや形状に応じて把持戦略を適応させていることを触覚・動作信号から示した。さらに触覚情報から食品の柔らかさを分類する手法を提案し、ロボットの固定位置制御との比較で適応の重要性を明らかにした。
原題: Towards Robotic Feeding: Role of Haptics in Fork-based Food Manipulation ／ Tapomayukh Bhattacharjee, Gilwoo Lee, Hanjun Song 他
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触覚と視覚を融合した吸引保持物体の挿入のためのリアルタイム状態推定
吸引カップで保持した物体を狭い空間に挿入するため、力覚・視覚・ロボット運動学をiSAMで統合し、接触形態をデータ駆動で推定するリアルタイム状態推定システムを開発した。
原題: Realtime State Estimation with Tactile and Visual Sensing for Inserting a Suction-held Object ／ Kuan-Ting Yu, Alberto Rodriguez
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GelSlim：高解像度・コンパクト・堅牢・校正済みの触覚センシング指
視覚ベース触覚センサを改良し、薄型で頑丈かつ均一な出力を持つロボット把持用指を開発。3000回以上の把持実験で耐久性を評価した。
原題: GelSlim: A High-Resolution, Compact, Robust, and Calibrated Tactile-sensing Finger ／ Elliott Donlon, Siyuan Dong, Melody Liu 他
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触覚再把持：触覚変換シミュレーションによる把持調整
触覚計測を仮想的に変換して把持品質を評価するネットワークを用い、局所的な把持調整動作を計画する手法を提案した。把持成功率が平均70%向上した。
原題: Tactile Regrasp: Grasp Adjustments via Simulated Tactile Transformations ／ Francois R. Hogan, Maria Bauza, Oleguer Canal 他
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視覚から触覚特性を推定する深層学習
RGB画像と触覚センサデータのみから、滑りやすさや粗さといった触覚特性を推定するモデルを提案し、学習に含まれない素材にも汎化することを示した。
原題: Deep Visuo-Tactile Learning: Estimation of Tactile Properties from Images ／ Kuniyuki Takahashi, Jethro Tan
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把持・操作のためのマルチモーダル幾何学習
深度と触覚情報を3D CNNで統合し、遮蔽領域を補完して物体形状を推定する手法を提案。触覚の少量追加が幾何推論と把持成功率の向上に有効であることを示した。
原題: Multi-Modal Geometric Learning for Grasping and Manipulation ／ David Watkins, Jacob Varley, Peter Allen
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ガウス過程と位置ベースダイナミクスによる変形可能表面の能動的知覚とモデリング
少数の物理的接触から異種弾性表面の変形性分布マップをオンラインで推定する確率的フレームワークを提案。ガウス過程で環境形状をモデル化し、位置ベースダイナミクスシミュレータと回帰で局所変形性を全体に拡張する。
原題: Active Perception and Modeling of Deformable Surfaces using Gaussian Processes and Position-based Dynamics ／ Sergio Caccamo, Püren Güler, Hedvig Kjellström 他
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ViTac: 視覚と触覚の特徴共有による布地テクスチャ認識
視覚画像とGelSight触覚画像から布地のテクスチャを認識するため、深層特徴を最大共分散分析で対応付けて共有潜在空間を学習するDMCA融合手法を提案し、90%超の認識性能を達成した。
原題: ViTac: Feature Sharing between Vision and Tactile Sensing for Cloth Texture Recognition ／ Shan Luo, Wenzhen Yuan, Edward Adelson 他
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光学式触覚センサによる接触位置の高精度推定と押し込み深さ予測
エラストマー内を通る光の変化を端部の低コスト光学部品で計測し、20mm四方の領域で接触位置と押し込み深さをサブミリ精度で推定する触覚センサを提案した。
原題: Accurate Contact Localization and Indentation Depth Prediction With an Optics-based Tactile Sensor ／ Pedro Piacenza, Weipeng Dang, Emily Hannigan 他
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重なり合う信号を用いた触覚センサ：抵抗式・光学式平面センサの概念検討
軟質材料内に複数の端子を埋め込み、端子間の信号の組み合わせから接触位置と深さを高精度に推定する触覚センサ手法を提案した。
原題: Touch Sensors with Overlapping Signals: Concept Investigation on Planar Sensors with Resistive or Optical Transduction ／ Pedro Piacenza, Emily Hannigan, Clayton Baumgart 他
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触覚と視覚の統合情報による滑り検出
GelSight触覚センサとカメラの情報を深層ニューラルネットで統合し、把持中の物体の滑りを88%の精度で検出する手法を提案した。
原題: Slip Detection with Combined Tactile and Visual Information ／ Jianhua Li, Siyuan Dong, Edward Adelson
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触覚ドームにおけるデータ駆動型超解像
柔らかい素材に圧力センサを埋め込み、データ駆動で曲面状の接触位置と押し込み深さを高精度に推定する手法を提案した。
原題: Data-driven Super-resolution on a Tactile Dome ／ Pedro Piacenza, Sydney Sherman, Matei Ciocarlie
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