FORM: Robot Manipulation through Direct Material Law Identification
作者: Stepan Tretiakov, Ruihan Zhao, Cheng-Hsi Hsiao, Xingjian Li, Adam Thorpe, Hassan Iqbal, Sandeep Chinchali, Ufuk Topcu, Krishna Kumar
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-29
备注: 9 pages, 6 figures. Project page: https://form-robots.github.io/ . Code: https://github.com/form-robots/FORM
💡 一句话要点
提出FORM以解决机器人对未知可变材料的操控问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操控 材料识别 在线学习 弹性材料 自动化技术
📋 核心要点
- 现有方法在与未知可变材料交互时，缺乏快速识别其物理特性的能力，导致操控效率低下。
- 本文提出FORM，通过单次交互快速识别材料属性，并利用该模型进行后续操控规划，显著提高效率。
- 实验结果表明，FORM将识别时间从10-25分钟缩短至2-5秒，同时在多种任务中保持高准确性，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
在与不熟悉的可变材料交互时，机器人缺乏对其物理特性的先验知识，导致操控不可靠。因此，快速的在线识别至关重要。本文提出FORM（从观察响应到材料定律），通过单次机器人交互识别材料属性，并重用恢复的模型进行新动作和几何形状下的操控规划。我们利用弱形式动量平衡将观察到的材料运动和接触力转化为未知材料参数的线性方程。通过与前向模拟器相同的材料点方法离散化，这些方程的求解简化为线性最小二乘问题，解决方案可直接用于预测，无需重新拟合或转换。在四种材料类别中，FORM将识别时间从10-25分钟缩短至2-5秒，同时在新动作、初始条件和几何形状下保持竞争性准确性。我们在模拟和硬件上展示了该方法在四个操控任务中的应用：弹性杆插入、使用弹性球杆的高尔夫推杆、弹塑性成型和目标体积倒入。在每个任务中，从单次交互中识别的模型被重用于规划新动作或操控不同几何形状。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在与未知可变材料交互时，缺乏快速识别材料物理特性的问题。现有方法通常需要较长的时间进行迭代识别，效率低下。
核心思路：FORM通过单次交互识别材料属性，利用弱形式动量平衡将观察到的运动和接触力转化为线性方程，从而实现快速识别和后续操控规划。
技术框架：整体流程包括材料属性的在线识别和基于识别结果的操控规划。首先，通过机器人与材料的交互获取数据，然后构建线性方程并求解，最后利用识别的模型进行新动作的规划。
关键创新：FORM的核心创新在于将材料识别与操控规划无缝结合，识别时间显著缩短，同时保持高准确性。这一方法与传统的迭代识别方法相比，具有更高的效率和实用性。
关键设计：在参数设置上，FORM使用与前向模拟器相同的材料点方法离散化，确保识别过程的准确性。损失函数设计为线性最小二乘形式，确保求解过程的高效性和稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，FORM在四种材料类别中将识别时间从10-25分钟缩短至2-5秒，同时在弹性属性估计中误差仅为3.4%，弹塑性属性误差为2%。在面团成型任务中，IoU达72.4-77.8%，在目标体积倒入中，平均误差保持在3.8 mL，展示了其优越的性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操控、自动化制造、医疗器械等，尤其是在处理未知材料时，FORM能够显著提高机器人操作的灵活性和效率。未来，该方法可能推动智能机器人在复杂环境中的广泛应用，提升其自主学习和适应能力。
📄 摘要（原文）
When interacting with an unfamiliar deformable material, a robot lacks prior knowledge of its physical properties and how it will respond to applied forces and motion. Rapid online identification is therefore essential for reliable manipulation. We present FORM (From Observed Response to Material laws), which identifies material properties from a single robot interaction and reuses the recovered model to plan manipulation under new actions and geometries. We use weak-form momentum balance to convert observed material motion and contact forces into linear equations in the unknown material parameters. These equations are assembled using the same material point method discretization as the forward simulator, so identification reduces to linear least-squares solves whose solutions can be used directly for prediction without refitting or conversion. Across four material classes, FORM reduces identification time from roughly 10--25 minutes for iterative baselines to 2--5 seconds, while maintaining competitive accuracy on new motions, initial conditions, and geometries. We demonstrate our approach in simulation and on hardware across four manipulation tasks: elastic rod insertion, golf putting with an elastic club, elastoplastic shaping, and target-volume pouring. In each task, the model identified from a single interaction is reused to plan new motions or manipulate a different geometry. FORM estimates elastic properties within 3.4% and elastoplastic properties within 2%, achieves 72.4--77.8% IoU in dough shaping, and keeps mean pouring error at 3.8 mL across target volumes of 60--160 mL.