SPLIT：潜在空間の算術で画像ベース触覚センサーの物理接触を分離する
arXiv cs.RO / 2026/4/28
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要点
- この論文では、ロボットの触覚インタラクションに必要な現実データの負担を減らすため、画像ベースの触覚センサー（DIGITを中心）のシミュレーション手法としてSPLITを提案する。
- SPLITは潜在空間の算術により、接触ジオメトリとセンサー固有の光学特性を明示的に切り分けることで、DIGITの個体差への適応や、GelSight R1.5のような別センサーへのデータ転送を、全面的な再学習なしで可能にする。
- 提案手法は既存の代替手法より推論を高速化できると述べており、さらに速度と忠実度のトレードオフを調整できる可変解像度の較正済みFEM（有限要素法）ソフトボディメッシュシミュレーションも含む。
- SPLITは双方向のシミュレーションに対応しており、変形メッシュからリアルな画像を生成するだけでなく、触覚画像からメッシュを復元することもできる。
- 伝達可能な潜在空間の分離、推論速度の改善、双方向シミュレーションを組み合わせることで、著者らはSPLITをロボット触覚センシング研究の加速に有用なツールとして位置づけている。
