Temporal Binding Foundation Model for Material Property Recognition via Tactile Sequence Perception

要約

複雑な操作タスクに従事するロボットは、適応性と精度を確保するために、堅牢な材料プロパティ認識が必要です。
従来、視覚データはオブジェクト認識の主要なソースでした。
ただし、視界が妨げられるか、詳細な観察が必要なシナリオでは不十分であることがよくあります。
このギャップは、材料認識のための補完的または主要な入力としての触覚センシングの必要性を強調しています。
触覚データは、微妙な変形と表面相互作用を視力だけで正確にキャプチャできない接触豊富で小規模な操作で特に不可欠になります。
この手紙は、材料の特性認識を高めるために触覚シーケンス理解のための時間的結合基盤モデルを活用する新しいアプローチを提示します。
一時的な焦点を備えた触覚センサーデータを処理することにより、提案されたシステムは、人間の指先の知覚と同様に、触覚相互作用の連続的な性質をキャプチャします。
さらに、この文字は、調整された特定の設計を通じて、基礎モデルが触覚シーケンスに埋め込まれた一時的な情報をより効果的にキャプチャし、材料の特性の理解を進めることができることを示しています。
実験結果は、これらの時間的パターンをキャプチャするモデルの能力を検証し、視覚的に制限されたシナリオでの材料資産認識の有用性を確認します。
この作業は、ロボットシステムに高度な触覚データ処理フレームワークを埋め込む必要性を強調し、真に具体化された応答性のある操作機能を実現します。

要約(オリジナル)

Robots engaged in complex manipulation tasks require robust material property recognition to ensure adaptability and precision. Traditionally, visual data has been the primary source for object perception; however, it often proves insufficient in scenarios where visibility is obstructed or detailed observation is needed. This gap highlights the necessity of tactile sensing as a complementary or primary input for material recognition. Tactile data becomes particularly essential in contact-rich, small-scale manipulations where subtle deformations and surface interactions cannot be accurately captured by vision alone. This letter presents a novel approach leveraging a temporal binding foundation model for tactile sequence understanding to enhance material property recognition. By processing tactile sensor data with a temporal focus, the proposed system captures the sequential nature of tactile interactions, similar to human fingertip perception. Additionally, this letter demonstrates that, through tailored and specific design, the foundation model can more effectively capture temporal information embedded in tactile sequences, advancing material property understanding. Experimental results validate the model’s capability to capture these temporal patterns, confirming its utility for material property recognition in visually restricted scenarios. This work underscores the necessity of embedding advanced tactile data processing frameworks within robotic systems to achieve truly embodied and responsive manipulation capabilities.

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