基于拉伸与扭转的纺织品分类与 taxonomy
机器人学
2021-03-18 v1
摘要
识别纺织品属性是迈向先进机器人操作任务（如辅助穿衣、衣物折叠、自动缝纫、纺织品回收与再利用等涉及与服装物品交互的任务）的重要里程碑。尽管针对此类可变形物体的研究众多，许多开放问题依然存在，涉及感知反馈的选择与建模，以及交互与操作策略的控制与规划。最重要的是，尚缺乏研究并评估不同方法的结构化途径，以弥合机器人学界与纺织生产行业之间的鸿沟。为此，我们依据纺织行业常用的纤维类型与生产方法勾勒出纺织品分类法。我们依该分类法构建数据集，并研究如何通过机器人动作（如纺织品样本的拉伸与扭转）用于分类。我们还从数据可视化与可解释性角度提供了重要见解。
引用
@article{arxiv.2103.09555,
title = {Textile Taxonomy and Classification Using Pulling and Twisting},
author = {Alberta Longhini and Michael C. Welle and Ioanna Mitsioni and Danica Kragic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09555},
year = {2021}
}