T-DOM: A Taxonomy for Robotic Manipulation of Deformable Objects

📄 arXiv: 2412.20998v1 📥 PDF

作者: David Blanco-Mulero, Yifei Dong, Julia Borras, Florian T. Pokorny, Carme Torras

分类: cs.RO

发布日期: 2024-12-30

备注: 18 pages, 5 figures, 2 tables, Submitted to the International Journal of Robotics Research (IJRR). Project website: https://sites.google.com/view/t-dom

💡 一句话要点

提出T-DOM：用于机器人操作可变形物体的分类体系，提升操作技能识别精度。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 可变形物体 分类体系 操作技能 物体形变

📋 核心要点

  1. 现有操作分类体系主要针对刚性物体，无法充分描述和理解可变形物体操作中的复杂交互。
  2. T-DOM分类体系综合考虑了机器人运动、作用力、抓取方式、非抓取交互以及物体形变等关键因素。
  3. 实验表明，T-DOM能有效区分现有分类体系无法识别的操作技能，提供更细粒度的技能分类。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为T-DOM的分类体系，用于分析机器人操作可变形物体的关键方面。该体系涵盖了机器人运动、作用力、抓取和非抓取交互，并首次对物体形变进行了详细分类。为了评估T-DOM，作者整理了一个包含十个任务的数据集，涉及服装、绳索和医用手套等多种可变形物体以及各种类型的形变。通过将T-DOM与已有的操作分类体系进行比较，结果表明T-DOM能够有效区分其他分类体系无法识别的操作技能，为描述机器人操作可变形物体提供了更细粒度的分类。这项工作为推进可变形物体操作奠定了基础，弥合了机器人系统中的理论理解和实际应用之间的差距。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作分类体系主要关注刚性物体，忽略了可变形物体操作中复杂的形变和交互。这导致机器人难以有效地执行涉及可变形物体的任务，例如服装整理、绳索操作等。现有方法无法充分捕捉可变形物体操作的细微差别，限制了机器人操作技能的泛化能力。

核心思路：T-DOM的核心思路是建立一个更全面的分类体系，能够细致地描述可变形物体操作中的各种因素，包括机器人运动、作用力、抓取方式、非抓取交互以及物体形变。通过对这些因素进行分类和组合，T-DOM能够更准确地识别和描述不同的操作技能，从而为机器人操作可变形物体提供更有效的指导。

技术框架：T-DOM分类体系包含以下几个主要模块：1) 机器人运动分类：描述机器人的运动类型和轨迹；2) 作用力分类：描述机器人与物体之间的作用力类型和大小；3) 抓取和非抓取交互分类：描述机器人与物体之间的接触方式和交互类型；4) 物体形变分类：描述物体发生的各种形变类型，例如弯曲、拉伸、扭转等。这些模块相互关联，共同构成一个完整的分类体系。

关键创新：T-DOM最重要的创新在于首次对物体形变进行了详细的分类，并将其纳入机器人操作分类体系中。这使得T-DOM能够更准确地描述可变形物体操作的复杂性，并区分不同的操作技能。此外，T-DOM还综合考虑了机器人运动、作用力、抓取方式和非抓取交互等因素，提供了一个更全面的操作描述框架。

关键设计：T-DOM的关键设计在于其分类体系的细粒度和完整性。例如，物体形变分类包括弯曲、拉伸、扭转、剪切等多种类型，每种类型又可以进一步细分为不同的程度。此外，T-DOM还考虑了不同因素之间的相互作用，例如机器人运动如何影响物体形变，以及作用力如何影响抓取稳定性。这些细节设计使得T-DOM能够更准确地描述和识别不同的操作技能。

📊 实验亮点

实验结果表明，T-DOM能够有效区分其他分类体系无法识别的操作技能。例如，在服装整理任务中，T-DOM能够区分“拉平”和“折叠”等细微的操作差别，而传统分类体系则难以区分。通过对十个不同任务的分析，T-DOM展示了其在可变形物体操作分类方面的优越性，为机器人操作技能的学习和规划提供了更有效的指导。

🎯 应用场景

T-DOM分类体系可应用于多个领域，例如：1) 机器人服装整理：帮助机器人理解和执行叠衣服、挂衣服等任务；2) 机器人绳索操作：指导机器人进行绳索打结、穿线等操作；3) 机器人辅助医疗：辅助医生进行手术缝合、器械操作等。该研究有助于提升机器人在复杂环境下的操作能力，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Robotic grasp and manipulation taxonomies, inspired by observing human manipulation strategies, can provide key guidance for tasks ranging from robotic gripper design to the development of manipulation algorithms. The existing grasp and manipulation taxonomies, however, often assume object rigidity, which limits their ability to reason about the complex interactions in the robotic manipulation of deformable objects. Hence, to assist in tasks involving deformable objects, taxonomies need to capture more comprehensively the interactions inherent in deformable object manipulation. To this end, we introduce T-DOM, a taxonomy that analyses key aspects involved in the manipulation of deformable objects, such as robot motion, forces, prehensile and non-prehensile interactions and, for the first time, a detailed classification of object deformations. To evaluate T-DOM, we curate a dataset of ten tasks involving a variety of deformable objects, such as garments, ropes, and surgical gloves, as well as diverse types of deformations. We analyse the proposed tasks comparing the T-DOM taxonomy with previous well established manipulation taxonomies. Our analysis demonstrates that T-DOM can effectively distinguish between manipulation skills that were not identified in other taxonomies, across different deformable objects and manipulation actions, offering new categories to characterize a skill. The proposed taxonomy significantly extends past work, providing a more fine-grained classification that can be used to describe the robotic manipulation of deformable objects. This work establishes a foundation for advancing deformable object manipulation, bridging theoretical understanding and practical implementation in robotic systems.