柔性物体机器人操作综述：最新进展、开放挑战与新前沿
机器人学
2023-12-19 v1
摘要
机器人的柔性物体操作（DOM）在工业、服务和医疗保健等各个领域有着广泛的应用。然而，与刚体操作相比，由于柔性物体（DO）状态空间的无限维性及其动力学的复杂性，DOM 对机器人感知、建模和操作提出了重大挑战。计算机图形学和机器学习的发展为 DOM 催生了新技术。这些基于数据驱动范式的技术能够解决 DOM 解析方法所面临的一些挑战。但是，一些现有综述并未涵盖 DOM 的所有方面，且一些先前综述对数据驱动方法的总结不够充分。本文调研了 150 多项相关研究（主要为数据驱动方法），并总结了 DO 在感知、建模和操作方面的最新进展、开放挑战与新前沿。特别地，本文总结了大型语言模型（LLM）在机器人操作中的初步进展，并指出了进一步研究的若干有价值的方向。本文认为，将数据驱动方法与解析方法相结合，能够为 DOM 的开放挑战提供可行的解决方案。
引用
@article{arxiv.2312.10419,
title = {A Survey on Robotic Manipulation of Deformable Objects: Recent Advances, Open Challenges and New Frontiers},
author = {Feida Gu and Yanmin Zhou and Zhipeng Wang and Shuo Jiang and Bin He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.10419},
year = {2023}
}
备注
15 pages