One Fling to Goal: Environment-aware Dynamics for Goal-conditioned Fabric Flinging

要約

生地の動的操作は、製造現場や家庭環境でよく見られます。
生地片を動的に操作して目標の状態に到達することは非常に効率的ですが、この作業には、さまざまな生地のさまざまな特性、環境と相互作用する際の複雑な力学、および必要な目標条件を満たすため、かなりの課題が伴います。
これらの課題に対処するために、さまざまなシナリオでさまざまな形状や物理的特性を持つ布地を処理できるアルゴリズムである \textit{One Fling to Goal} を紹介します。
私たちの手法は、環境認識を備えたグラフベースのダイナミクスモデルを学習します。
このダイナミクス モデルを使用して、1 回の試行で高速ファブリック操作を可能にし、目標条件付きタスクを完了するまでに 3 秒未満かかるようにするリアルタイム コントローラーを考案しました。
5 つの多様なシナリオで、目標条件付き操作タスクに関する方法を実験的に検証します。
私たちの方法は、この目標条件付きタスクを大幅に改善し、複雑なシナリオで平均 13.2 mm の誤差を達成します。
私たちの手法は、現実世界のロボット システムにシームレスに移行でき、ゼロショットの方法で目に見えないシナリオに一般化できます。

要約(オリジナル)

Fabric manipulation dynamically is commonly seen in manufacturing and domestic settings. While dynamically manipulating a fabric piece to reach a target state is highly efficient, this task presents considerable challenges due to the varying properties of different fabrics, complex dynamics when interacting with environments, and meeting required goal conditions. To address these challenges, we present \textit{One Fling to Goal}, an algorithm capable of handling fabric pieces with diverse shapes and physical properties across various scenarios. Our method learns a graph-based dynamics model equipped with environmental awareness. With this dynamics model, we devise a real-time controller to enable high-speed fabric manipulation in one attempt, requiring less than 3 seconds to finish the goal-conditioned task. We experimentally validate our method on a goal-conditioned manipulation task in five diverse scenarios. Our method significantly improves this goal-conditioned task, achieving an average error of 13.2mm in complex scenarios. Our method can be seamlessly transferred to real-world robotic systems and generalized to unseen scenarios in a zero-shot manner.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google