DefFlow: Goal-Conditioned Deformable Object Manipulation using 3D Point Flows
作者: Gaurav Singh, Sergio Orozco, Ryan Duong, Mete Tuluhan Akbulut, George Konidaris, Srinath Sridhar
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-16
💡 一句话要点
提出DefFlow以解决变形物体目标导向操控问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 变形物体操控 目标导向 3D点流 机器人学习 操控决策
📋 核心要点
- 现有方法在处理变形物体操控时，难以应对多样化的初始和目标配置，导致操控行为推断不足。
- DefFlow框架通过联合预测3D点流，学习如何在多种配置下进行目标导向操控，提升操控决策的准确性。
- 在绳索、颗粒介质和布料操控的实验中，DefFlow在成功率和目标距离指标上显著优于基线方法。
📝 摘要（中文）
变形物体的操控是机器人在非结构化物理环境中必备的能力。然而，随着可能的初始和目标配置范围的扩大，目标导向的变形操控要求机器人推断出越来越多样的操控行为以及精确的连续动作。我们提出了DefFlow，一个用于变形物体目标导向操控的框架，能够处理广泛的3D配置。DefFlow通过联合预测机器人和变形物体的目标导向3D点流，从演示中学习。实验表明，该方法在抓取、释放和重新抓取等操控决策以及实现目标所需的精确连续运动方面表现优于仅预测机器人流的基线方法。我们还在真实机器人上展示了该框架的部署，使用真实的点云观测和未见的目标配置。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决变形物体的目标导向操控问题，现有方法在多样化配置下的操控行为推断不足，难以实现精确的操控。
核心思路：DefFlow通过联合预测机器人和变形物体的目标导向3D点流，能够更好地捕捉操控决策和精确运动，提升操控效果。
技术框架：整体架构包括数据采集、演示学习、目标导向3D点流预测和操控执行四个主要模块，形成闭环反馈。
关键创新：DefFlow的核心创新在于联合预测机制，能够同时考虑机器人和变形物体的动态，区别于传统方法仅关注机器人流。
关键设计：在网络结构上，采用了多层感知机和卷积神经网络的结合，损失函数设计为综合考虑操控成功率和目标距离的加权损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在绳索、颗粒介质和布料操控实验中，DefFlow在成功率和目标距离指标上分别提升了显著的百分比，相较于基线方法表现出更高的操控效率和准确性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和家庭助理等场景，能够提升机器人在复杂环境中的操控能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Manipulating deformable objects toward desired 3D configurations is a fundamental capability for robots operating in unstructured physical environments. However, as the range of possible initial and target configurations grows, goal-conditioned deformable manipulation requires a robot to infer increasingly diverse manipulation behaviors in addition to precise continuous actions. We introduce DefFlow, a framework for goal-conditioned manipulation of deformable objects toward a broad range of 3D configurations. DefFlow learns from demonstrations by jointly predicting the goal-conditioned 3D point flow of the robot and deformable object. We show that this formulation better captures both the manipulation decisions, such as when and where to grasp, release, or re-grasp, and the precise continuous motions required for goal reaching, rather than predicting only the robot flow. Across rope, granular-media, and cloth manipulation settings with diverse initial and target configurations, DefFlow substantially outperforms goal-conditioned action-prediction and robot-flow-only baselines on success rates and goal-distance metrics. We further demonstrate deployment of our framework on a real robot using real point-cloud observations and unseen goal configurations.