ACROSS: A Deformation-Based Cross-Modal Representation for Robotic Tactile Perception

要約

触覚は人間と環境との相互作用に不可欠であり、ロボット工学においてますます重要になっています。
BioTac のような触覚センサーは人間の指先を模倣し、詳細なインタラクション データを提供します。
このセンサーは滑り検出や物体識別などのアプリケーションで有用ですが、現在は非推奨となっており、既存の貴重なデータセットの多くが廃止されています。
ただし、新しいセンサー テクノロジーを使用して同様のデータセットを再作成するのは面倒で時間もかかります。
したがって、これらの既存のデータセットを新しいセットアップやモダリティで使用できるように適応させることが重要です。
これに応えて、センサーの変形情報を利用して触覚センサー間でデータを変換するための新しいフレームワークである ACROSS を紹介します。
BioTac シグナルを DIGIT センサーに変換することで、このアプローチを実証します。
私たちのフレームワークは、まず入力信号を 3D 変形メッシュに変換することから構成されます。
次に、あるセンサーの 3D 変形メッシュから別のセンサーのメッシュに移行し、最後に、生成された 3D 変形メッシュを対応する出力空間に変換します。
私たちは、低次元の触覚表現から高次元の触覚表現へ移行するという最も困難な問題に対するアプローチを実証します。
特に、BioTac センサーの触覚信号を DIGIT 触覚画像に転送します。
私たちのアプローチにより、貴重なデータセットの継続的な使用と、異なる設定を持つグループ間でのデータ交換が可能になります。

要約(オリジナル)

Tactile perception is essential for human interaction with the environment and is becoming increasingly crucial in robotics. Tactile sensors like the BioTac mimic human fingertips and provide detailed interaction data. Despite its utility in applications like slip detection and object identification, this sensor is now deprecated, making many existing valuable datasets obsolete. However, recreating similar datasets with newer sensor technologies is both tedious and time-consuming. Therefore, it is crucial to adapt these existing datasets for use with new setups and modalities. In response, we introduce ACROSS, a novel framework for translating data between tactile sensors by exploiting sensor deformation information. We demonstrate the approach by translating BioTac signals into the DIGIT sensor. Our framework consists of first converting the input signals into 3D deformation meshes. We then transition from the 3D deformation mesh of one sensor to the mesh of another, and finally convert the generated 3D deformation mesh into the corresponding output space. We demonstrate our approach to the most challenging problem of going from a low-dimensional tactile representation to a high-dimensional one. In particular, we transfer the tactile signals of a BioTac sensor to DIGIT tactile images. Our approach enables the continued use of valuable datasets and the exchange of data between groups with different setups.

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