ForwardDLO: Model-Based Bimanual Shape Matching of Unconstrained Deformable Linear Objects
作者: Tim Missal, Berk Guler, Lucas Domingues, Simon Manschitz, Jan Peters, Paula Dornhofer Paro Costa
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-16
备注: Submitted to ICRA 2027. 8 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出ForwardDLO以解决无约束可变形线性物体的双手形状匹配问题
🎯 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 双手操作 动态建模 机器人抓取 形状匹配 机器学习 递归网络
📋 核心要点
- 现有方法在控制未固定的可变形线性物体时，面临组合动作空间庞大和动态模型预测成本高的问题。
- 本文提出ForwardDLO模型，通过递归潜在动态建模，预测每个段的位移，从而实现高效的双手形状控制。
- 实验结果表明，ForwardDLO在真实绳索运动预测中误差最低，并在固定时间内显著提高了候选动作的数量和任务成功率。
📝 摘要（中文）
绳索、缆线等可变形线性物体在解缠、缆线布置和缝合等任务中常见，但控制其形状仍然是机器人操作中的一大挑战。本文研究了一种基于模型的形状控制方法，适用于物体在支撑面上未固定的情况下，两个机械臂可以在其长度上任意抓取和移动。我们提出了ForwardDLO，这是一种递归潜在动态模型，能够在每一步根据观察到的绳索状态预测每个段的位移。该模型在开放环预测真实绳索运动时，误差比最强基线低13%。在固定时间预算内，ForwardDLO能够比同类模型多出8到22倍的候选动作，同时在真实世界形状匹配中表现相当。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在未固定的情况下，如何有效控制可变形线性物体（如绳索）的形状。现有方法在处理组合动作空间时效率低下，且动态模型的预测成本限制了规划的搜索能力。
核心思路：我们提出的ForwardDLO模型通过递归潜在动态建模，能够在每一步根据当前绳索状态预测每个段的位移。这种设计避免了显式的段间操作，使得候选动作的批量评估变得高效。
技术框架：ForwardDLO的整体架构包括状态观察、位移预测和动作选择三个主要模块。模型首先观察绳索的当前状态，然后通过递归网络预测每个段的位移，最后根据预测结果选择最佳的抓取和移动动作。
关键创新：ForwardDLO的主要创新在于其递归潜在动态模型的设计，能够在不依赖复杂的段间操作的情况下，实现高效的形状控制。这与现有方法相比，显著降低了计算复杂度。
关键设计：模型的关键参数设置包括递归网络的层数和每层的单元数，损失函数采用了结合位移预测误差和动作选择效率的复合损失。此外，模型在训练过程中使用了大量的模拟和真实绳索过渡数据，以提高其泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，ForwardDLO在开放环预测真实绳索运动时，误差比最强基线低13%。在固定时间预算内，ForwardDLO能够比同类模型多出8到22倍的候选动作，并在模拟路由任务中实现98%的任务成功率，相较于基线模型的最高30%成功率有显著提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、缆线布置、医疗缝合等任务，能够显著提升机器人在处理可变形物体时的灵活性和效率。未来，ForwardDLO模型有望在更复杂的动态环境中应用，推动机器人操作技术的发展。
📄 摘要（原文）
Ropes, cables, and other deformable linear objects appear in tasks from untangling to cable routing and suturing, yet controlling their shape remains a challenge in robot manipulation. We study model-based shape control in a general setting: the object lies unfixated on a support surface and two arms may grasp and move it anywhere along its length. Because each arm chooses a grasp point, direction, and magnitude, the joint action space is combinatorially large, and the dynamics model's per-prediction cost bounds how much of it a planner can search. We present ForwardDLO, a recurrent latent dynamics model for this unfixated bimanual setting that predicts per-segment displacements grounded in the observed rope state at every step. Our model reaches accuracy comparable to more expensive baselines while containing no explicit segment-to-segment operations, which makes batched evaluation of candidate actions cheap. On open-loop prediction of real rope motion it reaches the lowest error of the learned models we evaluate, 13% below the strongest baseline. Within a fixed time budget it scores 8 to 22 times more candidate actions than models of comparable accuracy while matching them in real-world shape matching; and on a simulated routing task at a 30Hz control rate, this throughput converts into 98% task success versus at most 30% for the baselines at their own budgets. We release the model, code, and a dataset of 2.42 million simulated and 14,107 real rope transitions at https://anonymous.4open.science/r/ForwardDLO/