Autonomously Unweaving Multiple Cables Using Visual Feedback

📄 arXiv: 2512.12468v1 📥 PDF

作者: Tina Tian, Xinyu Wang, Andrew L. Orekhov, Fujun Ruan, Lu Li, Oliver Kroemer, Howie Choset

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-13

备注: 6 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出基于视觉反馈的多电缆自主解缠方法，解决机器人电缆管理难题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 电缆解缠 机器人操作 视觉反馈 状态转移模型 抓取放置

📋 核心要点

  1. 现有电缆管理工作主要集中于单根电缆的解结，而忽略了多根电缆相互缠绕的解缠任务，后者更具挑战性。
  2. 本文提出一种基于视觉反馈的解缠方法，通过图结构表示电缆状态，并利用状态转移模型预测操作后的电缆形态。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效地解开多根电缆和鞋带，平均成功率达到84%，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用视觉反馈自主解开多根电缆缠绕的方法，旨在解决电缆管理中的多电缆解缠问题。该方法将解缠过程建模为一个抓取-放置问题，抓取位置选自基于图的电缆状态表示中的离散节点。电缆状态表示编码了来自视觉图像的电缆拓扑和几何信息。为了预测未来的电缆状态并识别有效的动作，本文提出了一种新颖的状态转移模型，该模型考虑了操作过程中电缆的拉直和弯曲。利用该模型，在两个高层动作原语之间进行选择，并计算预测的即时成本以优化底层动作。实验结果表明，迭代上述感知-规划-动作过程能够解开电缆和鞋带，平均成功率为84%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多根电缆相互缠绕的解缠问题，即移除多根交织电缆之间的交叉点，从而分离它们并方便后续操作。现有方法主要关注单根电缆的解结，无法有效处理多电缆交织的复杂情况。此外，电缆的柔性特性和多种可能的缠绕方式也增加了问题的难度。

核心思路：论文的核心思路是将解缠过程建模为一个序列化的抓取-放置动作规划问题。通过视觉感知获取电缆的当前状态，并使用状态转移模型预测执行动作后的状态。然后，基于预测的状态，选择最优的抓取和放置位置，从而逐步解开电缆。这种方法的核心在于利用视觉反馈和状态预测来实现自主解缠。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：感知、规划和动作。感知模块负责从视觉图像中提取电缆的拓扑和几何信息，并构建基于图的电缆状态表示。规划模块利用状态转移模型预测执行不同动作后的电缆状态，并计算相应的成本。动作模块根据规划模块的输出，执行抓取和放置动作。整个过程迭代进行，直到电缆完全解开。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个新颖的状态转移模型，该模型能够预测电缆在操作过程中的拉直和弯曲。该模型考虑了电缆的物理特性和操作的几何约束，从而能够更准确地预测未来的电缆状态。此外，论文还提出了一种基于图的电缆状态表示，能够有效地编码电缆的拓扑和几何信息。

关键设计：状态转移模型基于学习的方法，利用历史数据训练得到。损失函数的设计考虑了预测状态与真实状态之间的差异，包括位置、方向和拓扑结构。动作空间被离散化为一组预定义的抓取和放置位置，并通过优化算法选择最优的动作序列。具体参数设置和网络结构在论文中未详细说明，可能使用了标准的深度学习模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在解开电缆和鞋带的任务中取得了84%的平均成功率。虽然论文没有明确指出与特定基线的对比，但该成功率表明了该方法在多电缆解缠任务中的有效性。实验验证了所提出的状态转移模型和动作规划策略的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化电缆管理、机器人装配、家庭服务机器人等领域。例如，在数据中心或工厂中，机器人可以利用该技术自动整理和维护电缆，提高工作效率并降低人工成本。在家庭环境中，机器人可以帮助用户整理缠绕的耳机线或充电线，提升用户体验。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的线缆解缠任务，例如医疗导管的解缠。

📄 摘要（原文）

Many cable management tasks involve separating out the different cables and removing tangles. Automating this task is challenging because cables are deformable and can have combinations of knots and multiple interwoven segments. Prior works have focused on untying knots in one cable, which is one subtask of cable management. However, in this paper, we focus on a different subtask called multi-cable unweaving, which refers to removing the intersections among multiple interwoven cables to separate them and facilitate further manipulation. We propose a method that utilizes visual feedback to unweave a bundle of loosely entangled cables. We formulate cable unweaving as a pick-and-place problem, where the grasp position is selected from discrete nodes in a graph-based cable state representation. Our cable state representation encodes both topological and geometric information about the cables from the visual image. To predict future cable states and identify valid actions, we present a novel state transition model that takes into account the straightening and bending of cables during manipulation. Using this state transition model, we select between two high-level action primitives and calculate predicted immediate costs to optimize the lower-level actions. We experimentally demonstrate that iterating the above perception-planning-action process enables unweaving electric cables and shoelaces with an 84% success rate on average.