Robotic Multiphase Interaction: Manipulating Coupled Liquid and Solid Dynamics with a World Model
作者: Yixuan Feng, Peng Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-18
备注: 11 pages, 6 figures, 6 tables
💡 一句话要点
提出机器人多相交互以解决液体与固体动态操控问题
🎯 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: 机器人操控 多相交互 液体动力学 机器学习 动态预测
📋 核心要点
- 现有方法在操控液体与固体相互作用时，难以同时考虑两者的动态变化，导致抓取稳定性和液体管理不足。
- 论文提出的RMI框架通过结合多孔流动与机器学习，能够实时预测液体与固体状态的变化，从而优化操控策略。
- 实验结果显示，基于世界模型的预测方法显著降低了保留水预测误差，最佳动作序列进一步减少了终端水误差约50%。
📝 摘要（中文）
本研究提出了机器人多相交互（RMI）设置，其中液体进入多孔材料并与其变形的固体骨架机械交互。操控可以同时改变孔隙体积、排出或重新分配保留的液体，并影响抓取稳定性。与大多数固体物体操控不同，本研究首次探讨了液体与固体相互作用的动态过程。以充水海绵为例，采用隐式不可压缩多孔流动与平滑粒子流体动力学作为动力引擎，通过增加库仑接触记忆、混合速度与力调节，以及提升稳定性门，来实现机器人操控。研究表明，基于动作的世界模型能有效预测状态演变，减少保留水预测误差超过60%。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决液体与固体在操控过程中的动态交互问题。现有方法往往将液体与固体分开处理，无法有效应对两者的耦合效应，导致抓取稳定性和液体管理的不足。
核心思路：论文提出的RMI框架通过引入隐式不可压缩多孔流动模型，结合机器学习技术，能够实时预测液体与固体状态的变化，从而优化机器人操控策略。
技术框架：整体架构包括多个模块：首先，使用平滑粒子流体动力学模拟液体流动；其次，结合库仑接触记忆和混合速度与力调节实现机器人操控；最后，通过世界模型预测状态演变并生成动作。
关键创新：最重要的技术创新在于将液体与固体的耦合状态建模纳入机器人操控决策中，显著提高了对复杂动态环境的适应能力，与现有方法相比，能够更好地预测操控效果。
关键设计：在技术细节上，论文设计了稳定性门以确保提升过程的安全性，并通过优化损失函数和网络结构，提升了模型的预测精度和响应速度。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于世界模型的预测方法在保留水预测误差上相较于基线减少超过60%。此外，最佳动作序列的选择进一步将终端水误差降低约50%，显示出该方法在液体与固体动态操控中的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭和制造业中的液体处理和操控，如清洁机器人、自动化灌装系统等。通过提高机器人在复杂环境中的操控能力，能够有效减少液体溢出带来的安全风险，提升工作效率和安全性。未来，该技术有望扩展到更广泛的多相物质操控场景。
📄 摘要（原文）
This work presents \textit{Robotic Multiphase Interaction (RMI)}, a setting in which liquid enters a porous material and interacts mechanically with its deforming solid skeleton. Manipulation can therefore change pore volume, expel or redistribute retained liquid, and alter grasp stability at the same time. Spilled liquid can also create safety risks in domestic and manufacturing settings. This differs from most manipulation of solid objects and from tasks that involve both liquid and solid while keeping the phases spatially separate. We study a sponge filled with water as the first RMI example. We use implicit incompressible porous flow with smoothed particle hydrodynamics as the dynamics engine and enable robotic manipulation by adding Coulomb contact memory, hybrid velocity and force regulation, and a stability gate for lifting. The resulting environment connects robot commands to changes in the coupled liquid and solid state. A world model conditioned on actions predicts how this state evolves under candidate commands, while a temporal UNet generates actions using either Diffusion Policy or rectified flow matching. Our world model reduces retained water prediction error by more than $60\%$ compared with the baseline. The best action sequence selected by the world model from policy proposals further reduces the predicted terminal water error by about half. These improvements show that modelling the coupled liquid and solid state helps the robot predict how its actions affect both the porous object and the liquid held inside.