cloth manipulation | BriefGPT

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利用合成数据学习机器人布料操纵的关键点
通过合成数据进行训练，为几乎铺平的服装物品设计关键点检测器，从而推动合成数据在衣物操作中的使用，并为机器人折叠等任务提供支持。
PDF6 months ago
评估布料操控中的仿真与现实差距
通过评估可变形物体模拟器与真实数据之间的现实差距，我们提出了一个用于评估布料操作中模拟与真实之间差距的基准数据集。我们使用这个数据集评估了四个流行的可变形物体模拟器：MuJoCo，Bullet，Flex 和 SOFA 的现实差距、计算时间和
PDF9 months ago
QDP：学习依次优化准静态和动态操作元素以实现机器人布料操作
提出了一种基于序贯强化学习的 Quasi-Dynamic Parameterisable（QDP）方法，用于优化静态和动态操作基元的运动速度和拾取和放置位置的参数，以提高布料操纵性能。在模拟和真实世界的实验中，结果表明通过优化基元的参数，性
PDFa year ago
基于潜在动态规划的有效布料展平方法 - PlaNet-Pick
本文研究了为什么像 PlaNet 这样的循环状态空间模型在布料操纵任务中失败，通过在拾放布料平整领域中应用 PlaNet，探讨了模糊的重建如何导致在潜在空间中直接进行规划变得困难，并通过采用 KL 平衡和潜在超调来调整训练损失和计划拾取位置
PDFa year ago
Foldsformer：学习带有空间时间注意力的序列多步布料操纵
提出了一种基于空间 - 时间注意机制的多步布料操纵规划框架 Foldformer，能够在没有目标观察的情况下完成相似任务，在四个典型的多步操作任务中大幅优于现有技术，而且可以在不需要额外培训或域随机化的情况下从模拟转移到实际应用中。
PDFa year ago
基于流动策略的双手布料操作
本文提出了使用光流和 FabricFlowNet 等技术来解决布料操纵的问题，并通过仿真实现了单臂和双臂操作。最后，介绍了成功将该方法转换到 T-shirt 和矩形布料上的结果。
PDF3 years ago