DeFNet: Deconstructed Fabric Folding Strategy Based on Latent Space Roadmap and Flow-Based Policy

要約

ロボットによる生地の折り畳みは、生地が変形しやすいため、複雑で困難です。
分解戦略に基づいて、複雑なファブリックの折り畳みタスクを 3 つの比較的単純なサブタスクに分割し、それらを解決するための対応する 3 つのモジュールを含む分解ファブリック折り畳みネットワーク (DeFNet) を提案します。
(1) 潜在空間ロードマップに基づくフォールディング プランニング モジュール (FPM) を使用して、潜在空間で最初からゴールまでの最も直線的なフォールディング中間状態を推測します。
(2) フローベースのアプローチであるフォールディング アクション モジュール (FAM) を利用して、アクション座標を計算し、それらを実行して、推定された中間状態に到達します。
(3) ファブリックの折り畳みタスク用に反復インタラクティブ モジュール (IIM) を導入します。これは、ファブリックがゴールに到達するまで、把持と配置の各アクションの後に FPM と FAM を繰り返し実行できます。
実験的に、シミュレーションの 3 つのベースラインに対して、多段階の布地の折り畳みタスクに関する方法を実証しました。
また、この方法を既存のロボット システムに適用し、その性能を示します。

要約(オリジナル)

Fabric folding through robots is complex and challenging due to the deformability of fabric. Based on deconstruction strategy, we split the complex fabric folding task into three relatively simple sub-tasks, and propose a Deconstructed Fabric Folding Network (DeFNet), including corresponding three modules to solve them. (1) We use the Folding Planning Module (FPM), which is based on Latent Space Roadmap, to infer the most straight folding intermediate states from the start to the goal in latent space. (2) We utilize the flow-based approach, Folding Action Module (FAM), to calculate the action coordinates and execute them to reach the inferred intermediate state. (3) We introduce an Iterative Interactive Module (IIM) for fabric folding tasks, which can iteratively execute the FPM and FAM after every grasp-and-place action until the fabric reaches the goal. Experimentally, We demonstrated our method on multi-step fabric folding tasks against three baselines in simulation. We also apply the method to an existing robotic system and present its performance.

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