SculptBot：用于三维可变形物体操作的预训练模型
机器人学
2023-09-19 v1 人工智能
摘要
可变形物体操作因呈现高自由度与严重自遮挡，在机器人操作中构成一组独特挑战。对于表现出塑性行为的材料（如造型黏土或面包面团），其状态表示同样困难，因为它们在受力下永久变形且不断改变形状。本工作中，我们利用并行夹爪的机器人雕刻任务来研究上述各项挑战。我们提出一种系统，使用点云作为状态表示，并利用预训练的点云重建 Transformer 学习潜动力学模型，以在给定抓取动作时预测材料变形。我们设计了一种新颖的动作采样算法，该算法对点云间的几何差异进行推理，以进一步提升基于模型规划器的效率。所有数据与实验均在真实世界中完成。我们的实验表明，所提系统能够成功捕捉黏土的动力学，并能够创造出多种简单形状。
引用
@article{arxiv.2309.08728,
title = {SculptBot: Pre-Trained Models for 3D Deformable Object Manipulation},
author = {Alison Bartsch and Charlotte Avra and Amir Barati Farimani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08728},
year = {2023}
}