Learning Efficient Robotic Garment Manipulation with Standardization
作者: Changshi Zhou, Feng Luan, Jiarui Hu, Shaoqiang Meng, Zhipeng Wang, Yanchao Dong, Yanmin Zhou, Bin He
分类: cs.RO
发布日期: 2025-06-28
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出APS-Net，解决机器人服装操作中展开与标准化的统一学习问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人服装操作 服装展开 服装标准化 强化学习 双臂机器人
📋 核心要点
- 现有服装操作方法忽略了服装展开后标准化的重要性，导致下游任务复杂性增加。
- APS-Net通过双臂多基元策略，结合动态抛掷和抓取放置，实现服装展开和标准化。
- 实验结果表明，APS-Net在服装覆盖率、IoU和关键点距离等方面优于现有方法，并简化了折叠过程。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为APS-Net的服装操作新方法，它在一个统一的框架中结合了服装的展开和标准化。由于服装复杂的动力学特性和潜在的自遮挡，机器人服装操作极具挑战性。现有高效服装展开方法大多忽略了展平服装标准化的关键作用，而标准化可以显著简化后续的折叠、熨烫和包装等任务。APS-Net采用双臂多基元策略，利用动态抛掷快速展开褶皱的服装，并使用抓取放置（p and p）进行精确对齐。服装标准化不仅要最大化表面覆盖率，还要将服装的形状和方向与预定义的标准对齐。为了指导有效的机器人学习，本文为标准化引入了一种新颖的分解奖励函数，该函数结合了服装覆盖率（Cov）、关键点距离（KD）和交并比（IoU）指标。此外，还引入了空间动作掩码和动作优化模块，通过有效选择动作和操作点来提高展开效率。在模拟实验中，APS-Net在长袖服装上的表现优于现有方法，覆盖率提高了3.9%，IoU提高了5.2%，KD降低了0.14（相对降低7.09%）。真实世界的折叠任务进一步证明了标准化简化了折叠过程。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人服装操作中，如何高效地展开并标准化服装的问题。现有方法通常只关注展开，忽略了标准化的重要性，导致后续的折叠、熨烫等任务仍然复杂，且泛化性较差。此外，服装的复杂动力学和自遮挡也增加了操作的难度。
核心思路：论文的核心思路是将服装展开和标准化统一到一个框架中进行学习。通过动态抛掷快速展开服装，然后利用抓取放置进行精确对齐，最终使服装达到预定义的标准状态。标准化的目标不仅是最大化覆盖率，还要对齐服装的形状和方向。
技术框架：APS-Net的整体框架包含以下几个主要模块：1) 双臂多基元策略：使用动态抛掷和抓取放置两种操作基元。2) 分解奖励函数：结合服装覆盖率（Cov）、关键点距离（KD）和交并比（IoU）来指导标准化过程。3) 空间动作掩码：限制动作的搜索空间，提高效率。4) 动作优化模块：选择最佳的动作和操作点。整个流程是，首先利用动态抛掷展开服装，然后根据分解奖励函数和动作优化模块，选择合适的抓取放置动作，逐步将服装对齐到标准状态。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于将服装展开和标准化统一到一个学习框架中，并提出了分解奖励函数来指导标准化过程。与现有方法相比，APS-Net不仅关注展开，更关注展开后的标准化，从而简化了下游任务。此外，空间动作掩码和动作优化模块也提高了操作的效率。
关键设计：分解奖励函数是关键的设计之一，它将标准化目标分解为覆盖率、关键点距离和交并比三个指标，并分别赋予不同的权重。空间动作掩码通过限制动作的搜索空间来提高效率。动作优化模块则通过学习一个策略网络来选择最佳的动作和操作点。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但摘要中未提供。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在模拟实验中，APS-Net在长袖服装上的表现显著优于现有方法，覆盖率提高了3.9%，IoU提高了5.2%，关键点距离（KD）降低了0.14（相对降低7.09%）。这些数据表明，APS-Net在服装展开和标准化方面具有显著的优势。此外，真实世界的折叠任务也验证了标准化能够简化后续的折叠过程。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化服装整理、仓储物流、智能家居等领域。例如，机器人可以自动展开并标准化衣物，方便后续的折叠、熨烫和包装。在电商仓库中，可以提高服装分拣和包装的效率。在智能家居中，可以帮助用户整理衣物，提高生活质量。未来，该技术有望进一步扩展到其他柔性物体的操作领域。
📄 摘要（原文）
Garment manipulation is a significant challenge for robots due to the complex dynamics and potential self-occlusion of garments. Most existing methods of efficient garment unfolding overlook the crucial role of standardization of flattened garments, which could significantly simplify downstream tasks like folding, ironing, and packing. This paper presents APS-Net, a novel approach to garment manipulation that combines unfolding and standardization in a unified framework. APS-Net employs a dual-arm, multi-primitive policy with dynamic fling to quickly unfold crumpled garments and pick-and-place (p and p) for precise alignment. The purpose of garment standardization during unfolding involves not only maximizing surface coverage but also aligning the garment's shape and orientation to predefined requirements. To guide effective robot learning, we introduce a novel factorized reward function for standardization, which incorporates garment coverage (Cov), keypoint distance (KD), and intersection-over-union (IoU) metrics. Additionally, we introduce a spatial action mask and an Action Optimized Module to improve unfolding efficiency by selecting actions and operation points effectively. In simulation, APS-Net outperforms state-of-the-art methods for long sleeves, achieving 3.9 percent better coverage, 5.2 percent higher IoU, and a 0.14 decrease in KD (7.09 percent relative reduction). Real-world folding tasks further demonstrate that standardization simplifies the folding process. Project page: see https://hellohaia.github.io/APS/