RoPotter：面向机器人陶艺与可变形物体操控的结构先验方法
机器人学
2024-08-06 v1
摘要
人类能够通过对材料性质和物体力学的直观理解，持续操控多种可变形物体以制造复杂形状。这种能力使我们能够完成从使用面团烹饪到制作陶器表达自我的多样化任务。然而，开发能够稳健完成此类任务的机器人系统仍具有挑战性，因为现有方法难以有效建模体积可变形物体，或推理其典型所表现的复杂行为。为研究能够操控体积物体的机器人系统与算法，我们提出一种 novel 的机器人任务，即在陶轮上持续变形黏土。我们提出的 pottery 技能学习管线名为 RoPotter，演示了针对陶艺制作任务的结构先验可被用于简化技能学习过程。具体而言，我们可将黏土的横截面投影到平面上以表示黏土状态，从而降低维度。我们还演示了一种基于网格的方法，用于恢复被遮挡的黏土状态，以实现机器人代理持续变形黏土。我们的实验表明，借助基于黏土变形行为的降维表示与结构先验，RoPotter 能以 44.4% 更低的最终形状误差完成长期程度的陶艺任务。
引用
@article{arxiv.2408.02184,
title = {RoPotter: Toward Robotic Pottery and Deformable Object Manipulation with Structural Priors},
author = {Uksang Yoo and Adam Hung and Jonathan Francis and Jean Oh and Jeffrey Ichnowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.02184},
year = {2024}
}