GarmentPile: Point-Level Visual Affordance Guided Retrieval and Adaptation for Cluttered Garments Manipulation

📄 arXiv: 2503.09243v1 📥 PDF

作者: Ruihai Wu, Ziyu Zhu, Yuran Wang, Yue Chen, Jiarui Wang, Hao Dong

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-03-12

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于点级视觉可供性的检索与自适应方法，用于处理杂乱衣物操作。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 衣物操作 点云处理 视觉可供性 机器人操作 杂乱场景 自适应算法 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理杂乱衣物操作中复杂的缠结、形变和交互关系，导致操作不稳定且易污染衣物。
  2. 论文提出学习点级可供性，建模衣物几何、结构和相互关系，并设计自适应模块重组衣物至易操作状态。
  3. 实验结果表明，该框架在模拟和真实环境中，对不同类型和堆叠方式的衣物均表现出良好的操作性能。

📝 摘要（中文）

杂乱衣物的操作由于衣物复杂的、可变形的特性以及复杂的衣物关系而带来了巨大的挑战。与单件衣物的操作不同，杂乱的场景需要管理复杂的衣物缠结和交互，同时保持衣物的清洁和操作的稳定性。为了满足这些需求，我们提出学习点级可供性，这是一种密集表示，用于建模复杂的空间和多模态操作候选，同时感知衣物的几何形状、结构和对象间的关系。此外，由于在一些极端缠结的杂乱环境中直接检索衣物是很困难的，我们引入了一个自适应模块，该模块由学习到的可供性引导，将高度缠结的衣物重组为可操作的状态。我们的框架在模拟和真实世界中，在具有不同衣物类型和堆叠配置的环境中都展示了有效性。项目主页：https://garmentpile.github.io/。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决杂乱衣物操作的难题。现有方法在处理此类问题时，难以有效应对衣物之间复杂的缠结关系、衣物的可变形特性，以及保持操作的稳定性和衣物的清洁度。直接检索目标衣物在高度缠结的场景中变得异常困难。

核心思路：论文的核心思路是学习点级别的视觉可供性，以此来指导衣物的检索和操作。通过对衣物几何形状、结构以及衣物间关系的建模，实现对复杂空间和多模态操作候选的密集表示。此外，引入自适应模块，将高度缠结的衣物重组为更易于操作的状态。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：点级可供性学习模块和自适应模块。首先，通过学习点级可供性，获得对衣物状态的理解。然后，自适应模块利用学习到的可供性信息，对高度缠结的衣物进行重组，使其达到一个更易于操作的状态。最后，基于重组后的状态进行衣物的检索和操作。

关键创新：论文的关键创新在于提出了点级可供性的概念，并将其应用于杂乱衣物操作中。与传统的全局特征或粗粒度特征相比，点级可供性能够更精细地捕捉衣物的几何结构和交互关系，从而更有效地指导操作。自适应模块的设计也使得系统能够处理高度缠结的复杂场景。

关键设计：论文中，点级可供性的学习可能涉及到特定的网络结构设计，例如使用图神经网络来建模衣物点之间的关系。自适应模块的具体实现可能包括强化学习或基于优化的方法，以找到最佳的衣物重组策略。损失函数的设计可能包括对可供性预测的准确性、操作的稳定性和衣物清洁度的约束。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在模拟和真实环境中进行了实验，验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够有效地处理不同类型和堆叠方式的衣物，并成功地将高度缠结的衣物重组为可操作的状态。具体的性能数据和对比基线信息未知，但摘要强调了其在不同环境下的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、自动化洗衣、服装整理等领域。例如，机器人可以利用该技术自动整理衣物，提高家务效率。在服装生产和仓储领域，该技术可以用于自动化分拣和整理衣物，降低人工成本。未来，该技术有望进一步发展，实现更复杂、更精细的衣物操作。

📄 摘要（原文）

Cluttered garments manipulation poses significant challenges due to the complex, deformable nature of garments and intricate garment relations. Unlike single-garment manipulation, cluttered scenarios require managing complex garment entanglements and interactions, while maintaining garment cleanliness and manipulation stability. To address these demands, we propose to learn point-level affordance, the dense representation modeling the complex space and multi-modal manipulation candidates, while being aware of garment geometry, structure, and inter-object relations. Additionally, as it is difficult to directly retrieve a garment in some extremely entangled clutters, we introduce an adaptation module, guided by learned affordance, to reorganize highly-entangled garments into states plausible for manipulation. Our framework demonstrates effectiveness over environments featuring diverse garment types and pile configurations in both simulation and the real world. Project page: https://garmentpile.github.io/.