Large-area Tomographic Tactile Skin with Air Pressure Sensing for Improved Force Estimation

要約

このペーパーでは、正確なマルチコンタクト力検出を実現するために、電気インピーダンス断層撮影（EIT）と空気圧センシングを統合するデュアルチャネル触覚皮膚を紹介します。
EITレイヤーは空間的な連絡先情報を提供し、空気圧センサーは正確な総力測定を提供します。
私たちのフレームワークは、これらの補完的なモダリティを、EITからの相対伝導性強度に基づいて、ディープラーニングベースのEIT画像再構成、接触面積セグメンテーション、および力の割り当てを介して組み合わせています。
実験では、単一接触シナリオで15.1％の平均力推定誤差を示し、広範なキャリブレーションデータ要件なしにマルチコンタクトシナリオで20.1％が示されました。
このアプローチは、複雑な外部キャリブレーションセットアップを必要とせずに複数の接触力を同時にローカライズおよび定量化するという課題に効果的に対処し、実用的でスケーラブルなソフトロボットスキンアプリケーションへの道を開きます。

要約(オリジナル)

This paper presents a dual-channel tactile skin that integrates Electrical Impedance Tomography (EIT) with air pressure sensing to achieve accurate multi-contact force detection. The EIT layer provides spatial contact information, while the air pressure sensor delivers precise total force measurement. Our framework combines these complementary modalities through: deep learning-based EIT image reconstruction, contact area segmentation, and force allocation based on relative conductivity intensities from EIT. The experiments demonstrated 15.1% average force estimation error in single-contact scenarios and 20.1% in multi-contact scenarios without extensive calibration data requirements. This approach effectively addresses the challenge of simultaneously localizing and quantifying multiple contact forces without requiring complex external calibration setups, paving the way for practical and scalable soft robotic skin applications.

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