DeFNet: Deconstructed Strategy for Multi-step Fabric Folding Tasks

要約

ロボットによる布地の折り畳みは、布地が変形しやすいため、複雑かつ困難です。
分解戦略に基づいて、複雑な布地折り畳みタスクを 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 DeFNet (Deconstructed Fabric Folding Network) を提案します。
(1) 潜在空間ロードマップに基づく折り畳み計画モジュール (FPM) を使用して、潜在空間の開始からゴールまでの最も直線的な折り畳み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、それを実行して推定された中間状態に到達します。
(3) 布地折り畳みタスク用の反復インタラクティブ モジュール (IIM) を導入します。これにより、布地が目標に到達するまで、すべての掴みと配置アクションの後に FPM と FAM を繰り返し実行できます。
実験的に、シミュレーションにおける 3 つのベースラインに対して、複数ステップの布地折り畳みタスクに関する方法を実証しました。
また、この手法を既存のロボットシステムに適用し、その性能を紹介します。

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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