SuperMag：面向磁触觉传感器的基于视觉触觉数据引导的高分辨率触觉形状重建
机器人学
2025-07-29 v1
摘要
基于磁的触觉传感器(MBTS)兼具设计紧凑和可高频运行的优点，但由于其稀疏的触觉阵列而受限于较低的空间分辨率。本文提出了一种名为SuperMag的触觉形状重建方法，该方法通过利用高分辨率视觉触觉传感器(VBTS)数据来监督MBTS的超分辨率，从而解决了这一局限性。共同设计的、具有相同接触模块的开源VBTS和MBTS，通过一个对称的校准装置实现了高分辨率形状和磁信号的同步数据采集。我们将触觉形状重建视为一个条件生成问题，采用条件变分自编码器从低分辨率的MBTS输入中推断出高分辨率形状。MBTS的采样频率达到125 Hz，而形状重建的推理时间在2.5毫秒以内。这种跨模态协同作用增强了MBTS的触觉感知能力，有望在精密机器人任务中释放其新的潜力。
引用
@article{arxiv.2507.20002,
title = {SuperMag: Vision-based Tactile Data Guided High-resolution Tactile Shape Reconstruction for Magnetic Tactile Sensors},
author = {Peiyao Hou and Danning Sun and Meng Wang and Yuzhe Huang and Zeyu Zhang and Hangxin Liu and Wanlin Li and Ziyuan Jiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.20002},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 7 figures; accepted by IROS 2025