Adaptive Subsampling and Learned Model Improve Spatiotemporal Resolution of Tactile Skin

要約

高速触覚アレイは、構造化されていない環境におけるリアルタイムのロボット制御に不可欠ですが、ピクセル数が高いため、ほとんどの大型触覚アレイの読み出し速度は 100Hz 未満に制限されます。
我々は、ACTS (適応型圧縮触覚サブサンプリング) を導入します。これは、触覚マトリックスを効率的にサンプリングし、スパース回復と学習された触覚辞書を使用して相互作用を再構築する方法です。
1024 ピクセルのセンサー アレイ (32×32) でテストしたところ、ACTS はエラーを最小限に抑えながら、ラスター スキャンと比較してフレーム レートを 18 倍向上させました。
大面積の触覚皮膚で初めて、接触から 20 ミリ秒以内の迅速な物体分類、高速発射体検出、跳弾角度推定、強化された時空間分解能による変形追跡を実証します。
私たちの方法はファームウェアで実装でき、既存の低コストで柔軟で堅牢な触覚アレイを大面積時空間タッチセンシング用の高解像度システムにアップグレードできます。

要約(オリジナル)

High-speed tactile arrays are essential for real-time robotic control in unstructured environments, but high pixel counts limit readout rates of most large tactile arrays to below 100Hz. We introduce ACTS – adaptive compressive tactile subsampling – a method that efficiently samples tactile matrices and reconstructs interactions using sparse recovery and a learned tactile dictionary. Tested on a 1024-pixel sensor array (32×32), ACTS increased frame rates by 18X compared to raster scanning, with minimal error. For the first time in large-area tactile skin, we demonstrate rapid object classification within 20ms of contact, high-speed projectile detection, ricochet angle estimation, and deformation tracking through enhanced spatiotemporal resolution. Our method can be implemented in firmware, upgrading existing low-cost, flexible, and robust tactile arrays into high-resolution systems for large-area spatiotemporal touch sensing.

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