T-DOM：用于变形物体机器人操作的分类学

机器人抓取和操作分类学受人类操作策略观察的启发，可为从机器人抓手设计到操作算法开发提供关键指导。然而，现有的抓取和操作分类学常常假设物体刚性，这限制了其对机器人操作变形物体过程中复杂相互作用的推理能力。因此，为辅助涉及变形物体的任务，分类学需要更全面地捕捉变形物体操作中固有的相互作用。为此，我们引入T-DOM（Taxonomy for Deformable Objects Manipulation），该分类学分析了变形物体操作中涉及的关键方面，如机器人运动、力量、预持和非持持互动以及首次详细分类的对象变形。为评估T-DOM，我们策划了一个包含十个涉及多种变形物体（如服装、绳索和手术手套）以及多种类型变形的任务数据集。我们分析所提出的任务，比较T-DOM分类学与以往既定操作分类学。我们的分析表明，T-DOM能够有效区分不同变形物体和操作动作中，其他分类学未识别的操纵技能，提供新的技能特征类别。该分类学显著扩展了过往工作，提供更细粒度的分类，可用于描述机器人操作变形物体。本工作为推动变形物体操作的发展奠定了基础，搭建了机器人系统中理论认识与实际实现之间的桥梁。