Dynamic Manipulation of Deformable Objects in 3D: Simulation, Benchmark and Learning Strategy
作者: Guanzhou Lan, Yuqi Yang, Anup Teejo Mathew, Feiping Nie, Rong Wang, Xuelong Li, Federico Renda, Bin Zhao
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-05-23
备注: 11 pages,
💡 一句话要点
提出动力学指导的扩散策略，解决3D可变形物体动态操作中的数据稀疏问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 可变形物体操作 强化学习 扩散模型 物理信息 模仿学习
📋 核心要点
- 现有方法在3D可变形物体操作中面临数据稀缺和复杂动力学建模的挑战。
- 提出动力学指导的扩散策略（DIDP），结合模仿学习和物理信息自适应。
- 实验表明，该方法在3D绳索操作任务中表现出更高的准确性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
目标条件下的动态操作具有挑战性，特别是对于具有高自由度和欠驱动的可变形物体。现有方法通常简化为低速或2D环境，限制了其在真实3D任务中的应用。本文以3D目标条件下的绳索操作为例，提出了一种新的仿真框架和基准，该框架基于降阶动力学，实现了紧凑的状态表示和高效的策略学习。在此基础上，提出了动力学指导的扩散策略（DIDP），该框架集成了模仿预训练和物理信息测试时自适应。首先，设计了一个在降阶空间内学习逆动力学的扩散策略，使模仿学习超越了简单的数据拟合，捕捉了潜在的物理结构。其次，提出了一种物理信息测试时自适应方案，将运动学边界条件和结构化动力学先验施加于扩散过程，确保了操作执行的一致性和可靠性。大量实验验证了该方法的有效性，证明了学习策略在准确性和鲁棒性方面的强大性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在3D可变形物体（如绳索）的动态操作中，由于物体的高自由度和复杂的动力学特性，面临着数据稀缺和难以有效学习控制策略的挑战。以往的方法通常将问题简化为低速或2D环境，无法很好地推广到真实的3D场景中。因此，如何利用有限的数据学习到鲁棒且精确的3D可变形物体操作策略是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是将模仿学习与物理信息相结合，利用降阶动力学模型来简化状态空间，并设计一个动力学指导的扩散策略（DIDP）。通过模仿学习进行预训练，使策略能够初步学习到操作的动力学特性。然后，在测试时利用物理信息进行自适应，确保策略输出的操作满足物理约束，从而提高策略的鲁棒性和准确性。
技术框架：DIDP框架主要包含两个阶段：模仿预训练和测试时自适应。在模仿预训练阶段，利用降阶动力学模型构建的仿真环境生成训练数据，并训练一个扩散策略来学习逆动力学模型。在测试时自适应阶段，将运动学边界条件和结构化动力学先验施加于扩散过程，通过优化扩散过程的参数，使策略能够适应新的环境和任务。
关键创新：本文的关键创新在于将扩散模型与物理信息相结合，提出了一种新的策略学习框架。传统的模仿学习方法往往只是简单地拟合训练数据，而DIDP通过学习逆动力学模型，能够更好地捕捉到操作的物理结构。此外，测试时自适应方案能够利用物理约束来提高策略的鲁棒性和泛化能力。
关键设计：降阶动力学模型的选择对仿真效率和策略性能至关重要。扩散策略采用条件扩散模型，输入目标状态和当前状态，输出操作。测试时自适应阶段，通过最小化一个损失函数来优化扩散过程的参数，该损失函数包含两部分：一部分是数据拟合项，另一部分是物理约束项。物理约束项包括运动学边界条件和结构化动力学先验。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的DIDP方法在3D绳索操作任务中取得了显著的性能提升。与基线方法相比，DIDP在准确性和鲁棒性方面均有明显优势。具体而言，DIDP能够成功完成更复杂的绳索操作任务，并且对环境变化和噪声具有更强的适应能力。量化指标显示，DIDP的成功率和操作精度均优于其他方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要精确操作可变形物体的场景，例如医疗手术中的缝合、服装制造中的布料处理、以及机器人辅助的电缆布线等。通过学习鲁棒的控制策略，可以提高操作的自动化程度和效率，降低人工干预的需求，并有望在柔性制造、医疗机器人等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Goal-conditioned dynamic manipulation is inherently challenging due to complex system dynamics and stringent task constraints, particularly in deformable object scenarios characterized by high degrees of freedom and underactuation. Prior methods often simplify the problem to low-speed or 2D settings, limiting their applicability to real-world 3D tasks. In this work, we explore 3D goal-conditioned rope manipulation as a representative challenge. To mitigate data scarcity, we introduce a novel simulation framework and benchmark grounded in reduced-order dynamics, which enables compact state representation and facilitates efficient policy learning. Building on this, we propose Dynamics Informed Diffusion Policy (DIDP), a framework that integrates imitation pretraining with physics-informed test-time adaptation. First, we design a diffusion policy that learns inverse dynamics within the reduced-order space, enabling imitation learning to move beyond naïve data fitting and capture the underlying physical structure. Second, we propose a physics-informed test-time adaptation scheme that imposes kinematic boundary conditions and structured dynamics priors on the diffusion process, ensuring consistency and reliability in manipulation execution. Extensive experiments validate the proposed approach, demonstrating strong performance in terms of accuracy and robustness in the learned policy.