الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
Robotic fabric comparison needs to actively combine visual appearance and tactile cues. Here, we present AVT-Fabric, an RGB-first framework that allocates tactile evidence according to the difficulty of each comparison. A dual-scale gate evaluates answer-token confidence and raw logit separation to determine whether another force-tagged GelSight observation is needed. Compact textual memory preserves the executed history, and majority voting consolidates the selected predictions. On 400 held-out comparisons, AVT-Fabric achieves 98.0% accuracy with a compact 7B Multimodal Large Language Model (MLLM), surpassing the 94.0% reported by the 90B MLLM-Fabric baseline by 4.0 percentage points while processing only 1.60 of five available stages on average. It improves on matched passive inference by 9.25 percentage points and reduces model-side latency by 61.8%, while also improving on RGB-only accuracy. Four additional MLLM backbones support the generalizability, accuracy, and efficiency of the framework. This framework is also deployed on a real robotic system, achieving 78.1% pairwise ranking accuracy and correct fabric selection in seven of eight application scenarios. AVT-Fabric demonstrates that adaptive evidence selection can improve both the accuracy and efficiency of robotic visuo-tactile reasoning.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Gao, C., Chen, Z., Xia, S., Zhu, J., Deng, J., & Luo, S. (2026). AVT-Fabric: الإدراك البصري-اللمسي النشط عبر اختيار الأدلة التكيفي لمقارنة الأقمشة الروبوتية بكفاءة. https://omanscience.com/ar/articles/avt-fabric-active-visuo-tactile-perception-via-adaptive-evidence-selection-for-efficient-robotic-fabric-comparison
MLA 9
Gao, Chang, et al. "AVT-Fabric: الإدراك البصري-اللمسي النشط عبر اختيار الأدلة التكيفي لمقارنة الأقمشة الروبوتية بكفاءة." https://omanscience.com/ar/articles/avt-fabric-active-visuo-tactile-perception-via-adaptive-evidence-selection-for-efficient-robotic-fabric-comparison.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Gao, Chang, Zhuo Chen, Suhang Xia, Jihong Zhu, Jiankang Deng, and Shan Luo. 2026. "AVT-Fabric: الإدراك البصري-اللمسي النشط عبر اختيار الأدلة التكيفي لمقارنة الأقمشة الروبوتية بكفاءة." https://omanscience.com/ar/articles/avt-fabric-active-visuo-tactile-perception-via-adaptive-evidence-selection-for-efficient-robotic-fabric-comparison.
هارفارد
Gao, C., Chen, Z., Xia, S., Zhu, J., Deng, J. and Luo, S. (2026) 'AVT-Fabric: الإدراك البصري-اللمسي النشط عبر اختيار الأدلة التكيفي لمقارنة الأقمشة الروبوتية بكفاءة', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/avt-fabric-active-visuo-tactile-perception-via-adaptive-evidence-selection-for-efficient-robotic-fabric-comparison.
فانكوفر
Gao C, Chen Z, Xia S, Zhu J, Deng J, Luo S. AVT-Fabric: الإدراك البصري-اللمسي النشط عبر اختيار الأدلة التكيفي لمقارنة الأقمشة الروبوتية بكفاءة. https://omanscience.com/ar/articles/avt-fabric-active-visuo-tactile-perception-via-adaptive-evidence-selection-for-efficient-robotic-fabric-comparison
IEEE
C. Gao, Z. Chen, S. Xia, J. Zhu, J. Deng, and S. Luo, "AVT-Fabric: الإدراك البصري-اللمسي النشط عبر اختيار الأدلة التكيفي لمقارنة الأقمشة الروبوتية بكفاءة," https://omanscience.com/ar/articles/avt-fabric-active-visuo-tactile-perception-via-adaptive-evidence-selection-for-efficient-robotic-fabric-comparison.