基于隐式物理感知的刚性对象动态操作策略：软体工具方法
机器人学
2025-02-11 v1
摘要
近期的机器人工具使用研究开拓了其在新任务中的应用潜力，然而当前研究主要聚焦于刚性工具，软体工具及其与刚性物体的动态相互作用仍未得到探索。本文首次提出用于刚性物体动态操作的软体工具方法，这是一项面临复杂相互作用和不可观测物理属性挑战的问题。为解决此问题，我们提出了隐式物理感知（IPA）策略，旨在支持在多种环境配置下有效的软体工具使用。IPA策略通过系统辨识隐式识别物理信息，并预测以目标为导向的单次动作。我们通过一项具有挑战性的任务进行验证，即在未知环境物理参数下单次使用软体工具（如绳索）将刚性物体输送至远处目标位置。实验结果表明，我们的方法在高效识别物理属性、准确预测动作及平滑迁移至真实环境方面均表现出色。相关视频链接: https://youtu.be/4hPrUDTc4Rg?si=WUZrT2vjLMt8qRWA
引用
@article{arxiv.2502.05696,
title = {Implicit Physics-aware Policy for Dynamic Manipulation of Rigid Objects via Soft Body Tools},
author = {Zixing Wang and Ahmed H. Qureshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.05696},
year = {2025}
}
备注
ICRA 2025