A Survey on Robotic Manipulation of Deformable Objects: Recent Advances, Open Challenges and New Frontiers

📄 arXiv: 2312.10419v1 📥 PDF

作者: Feida Gu, Yanmin Zhou, Zhipeng Wang, Shuo Jiang, Bin He

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-16

备注: 15 pages

💡 一句话要点

机器人操作形变物体综述：总结最新进展、挑战与前沿方向

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 形变物体 数据驱动 深度学习 大型语言模型 感知 建模 控制

📋 核心要点

  1. 机器人操作形变物体面临状态空间维度高、动力学复杂等难题，传统解析方法难以有效应对。
  2. 论文综述了基于数据驱动的形变物体操作方法，涵盖感知、建模和操作三个关键方面。
  3. 论文还探讨了大型语言模型在机器人操作中的应用，并指出了未来研究的潜在方向。

📝 摘要（中文）

机器人操作形变物体(DOM)在工业、服务和医疗保健等领域具有广泛的应用。然而，与刚性物体的操作相比，由于形变物体(DOs)状态空间的无限维度及其动力学的复杂性，DOM对机器人的感知、建模和操作提出了重大挑战。计算机图形学和机器学习的发展为DOM带来了新的技术。这些基于数据驱动范例的技术可以解决DOM分析方法面临的一些挑战。然而，一些现有的综述没有包括DOM的所有方面，一些之前的综述没有充分总结数据驱动的方法。本文调研了150多项相关研究（主要是数据驱动的方法），并总结了DOs在感知、建模和操作方面的最新进展、开放挑战和新前沿。特别地，我们总结了大型语言模型(LLMs)在机器人操作方面取得的初步进展，并指出了进一步研究的一些有价值的方向。我们认为，整合数据驱动的方法和分析方法可以为DOM的开放挑战提供可行的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：机器人操作形变物体（DOM）面临的主要问题是形变物体的状态空间是无限维的，并且其动力学行为非常复杂。传统的基于解析模型的控制方法难以准确建模和预测形变物体的行为，导致操作精度和鲁棒性不足。此外，现有综述对数据驱动方法，尤其是近年来兴起的大型语言模型在DOM中的应用，总结不够全面。

核心思路：本文的核心思路是通过对现有文献进行系统性的梳理和总结，特别是关注数据驱动的方法，来分析DOM领域的研究现状、挑战和未来发展趋势。强调数据驱动方法与解析方法的结合，以应对DOM的复杂性。

技术框架：本文采用文献综述的方式，对超过150篇相关论文进行分类和总结。主要框架包括：1) 形变物体的感知，包括视觉感知、触觉感知等；2) 形变物体的建模，包括基于物理的建模、基于数据的建模等；3) 形变物体的操作，包括运动规划、控制策略等。此外，还专门讨论了大型语言模型在机器人操作中的应用。

关键创新：本文的创新之处在于：1) 对数据驱动的DOM方法进行了更全面的总结，特别是对基于深度学习的方法进行了深入分析；2) 关注了大型语言模型在机器人操作中的应用，并指出了其潜在的研究方向；3) 强调了数据驱动方法与解析方法相结合的重要性。

关键设计：本文主要通过对现有文献的归纳和分析，来总结DOM领域的研究进展。没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构的设计。重点在于对不同方法的优缺点进行比较，并指出未来的研究方向。

📊 实验亮点

该综述总结了超过150篇关于机器人操作形变物体的相关研究，重点关注数据驱动方法，并分析了大型语言模型在机器人操作中的应用。该综述为研究人员提供了一个全面的了解DOM领域研究现状的平台，并指出了未来研究的潜在方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于工业自动化、医疗手术、家政服务等领域。例如，在服装制造中，机器人可以操作柔软的布料进行缝纫；在医疗领域，机器人可以辅助医生进行微创手术；在家政服务中，机器人可以进行衣物整理等。该综述有助于研究人员更好地了解DOM领域的研究现状和发展趋势，从而开发出更智能、更可靠的机器人系统。

📄 摘要（原文）

Deformable object manipulation (DOM) for robots has a wide range of applications in various fields such as industrial, service and health care sectors. However, compared to manipulation of rigid objects, DOM poses significant challenges for robotic perception, modeling and manipulation, due to the infinite dimensionality of the state space of deformable objects (DOs) and the complexity of their dynamics. The development of computer graphics and machine learning has enabled novel techniques for DOM. These techniques, based on data-driven paradigms, can address some of the challenges that analytical approaches of DOM face. However, some existing reviews do not include all aspects of DOM, and some previous reviews do not summarize data-driven approaches adequately. In this article, we survey more than 150 relevant studies (data-driven approaches mainly) and summarize recent advances, open challenges, and new frontiers for aspects of perception, modeling and manipulation for DOs. Particularly, we summarize initial progress made by Large Language Models (LLMs) in robotic manipulation, and indicates some valuable directions for further research. We believe that integrating data-driven approaches and analytical approaches can provide viable solutions to open challenges of DOM.