Recognising Known Configurations of Garments For Dual-Arm Robotic Flattening

要約

ロボットによる変形可能なオブジェクトの操作は、ロボット業界では課題です。これは、変形可能なオブジェクトには複雑でさまざまなオブジェクトの状態があるためです。
これらのオブジェクトの状態を予測し、操作計画を更新することは、時間と計算コストがかかります。
この論文では、ロボットが衣服の状態を認識し、衣服を平らにするための事前に設計された操作計画を選択できるように、衣服の既知の構成を学習することを提案します。

要約(オリジナル)

Robotic deformable-object manipulation is a challenge in the robotic industry because deformable objects have complicated and various object states. Predicting those object states and updating manipulation planning is time-consuming and computationally expensive. In this paper, we propose learning known configurations of garments to allow a robot to recognise garment states and choose a pre-designed manipulation plan for garment flattening.

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