TacCompress: A Benchmark for Multi-Point Tactile Data Compression in Dexterous Manipulation

要約

ロボットの器用な操作は最近かなり進行していますが、手の閉塞のような課題は依然として細粒の触覚知覚を必要とし、より触覚センサーをロボットの手に統合することにつながります。
その結果、データボリュームの増加は、ハンドのコントローラーからの信号伝達にかなりの帯域幅圧を課します。
ただし、器用な手の物理的構造に基づいたマルチポイント触覚信号の獲得と圧縮は、徹底的に調査されていません。
この論文では、私たちの貢献は2つあります。
まず、器用な手握り（DEX-MPTD）のためのマルチポイント触覚データセットを紹介します。
このデータセットは、さまざまなオブジェクトや把握ポーズにわたる複数の接触センサーからの触覚信号をキャプチャし、器用なロボット操作研究を進めるための包括的なベンチマークを提供します。
第二に、触覚データを画像に変換し、効率的な圧縮のために6つのロスレスと5つの損失のある画像コーデックを適用することにより、DEX-MPTDの損失レスと損失の両方の圧縮を調査します。
実験結果は、触覚データがサブサンプルあたり0.0364ビット（BPSS）に低い0.0364ビットに圧縮され、生の触覚データと比較して約200ドルの時間$圧縮比を達成できることを示しています。
HMやVTMなどの効率的な損失のあるコンプレッサーは、許容可能なデータの忠実度を維持しながら、約1000倍のデータ削減を達成できます。
喪失した圧縮の調査により、スクリーンコンテンツターゲットのコーディングツールは、触覚データの圧縮で汎用コーデックを上回ることが明らかになりました。

要約(オリジナル)

Though robotic dexterous manipulation has progressed substantially recently, challenges like in-hand occlusion still necessitate fine-grained tactile perception, leading to the integration of more tactile sensors into robotic hands. Consequently, the increased data volume imposes substantial bandwidth pressure on signal transmission from the hand’s controller. However, the acquisition and compression of multi-point tactile signals based on the dexterous hands’ physical structures have not been thoroughly explored. In this paper, our contributions are twofold. First, we introduce a Multi-Point Tactile Dataset for Dexterous Hand Grasping (Dex-MPTD). This dataset captures tactile signals from multiple contact sensors across various objects and grasping poses, offering a comprehensive benchmark for advancing dexterous robotic manipulation research. Second, we investigate both lossless and lossy compression on Dex-MPTD by converting tactile data into images and applying six lossless and five lossy image codecs for efficient compression. Experimental results demonstrate that tactile data can be losslessly compressed to as low as 0.0364 bits per sub-sample (bpss), achieving approximately 200$\times$ compression ratio compared to the raw tactile data. Efficient lossy compressors like HM and VTM can achieve about 1000x data reductions while preserving acceptable data fidelity. The exploration of lossy compression also reveals that screen-content-targeted coding tools outperform general-purpose codecs in compressing tactile data.

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