Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Biểu diễn topo của trạng thái vải cho thao tác robot
Tóm tắt
Bốn mươi năm trước, khái niệm không gian cấu hình (C-space) đã cách mạng hóa việc lập kế hoạch chuyển động cho robot đối với các vật thể cứng và có khớp nối. Dù đã có những tiến bộ lớn, nhưng việc xử lý các vật liệu biến dạng vẫn còn là một thách thức vì không gian trạng thái hình dạng của chúng có chiều vô hạn. Việc tìm ra những biểu diễn có độ phức tạp thấp đã trở thành một mục tiêu nghiên cứu cấp bách. Công trình này cố gắng thực hiện một bước nhỏ trong hướng đi này bằng cách đề xuất một biểu diễn trạng thái cho vải dựa trên C-space của một số điểm đặc trưng. Một phân lớp của không gian cấu hình cho n điểm trong vải được suy diễn từ đó của Đa tạp cờ, và các kỹ thuật topo để xác định sự kề nhau trong các đồ thị trạng thái tập trung vào thao tác được phát triển. Việc triển khai thuật toán của họ cho phép thu được các biểu diễn không gian trạng thái vải với các cấp độ chi tiết khác nhau và phù hợp với các mục đích cụ thể. Một ví dụ về việc sử dụng chúng để phân biệt giữa các trạng thái vải có các khả năng thao tác khác nhau được cung cấp. Các gợi ý về cách mà các đồ thị trạng thái đề xuất có thể phục vụ như một nền tảng chung để liên kết giữa nhận thức, lập kế hoạch và thao tác vải cũng được đưa ra.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Aichholzer, O., Balko, M., & et al. (2018). Minimal geometric graph representations of order types. In Proceeding of 34th European workshop on computational geometry EuroCG’18 (pp. 21–1).
Arnold, V. I. (1969). The cohomology ring of the coloured braid group. Mathematical Notes of the Academy of Sciences of the USSR, 5(2), 138–140.
Bai, Y., Yu, W., & Liu, C. K. (2016). Dexterous manipulation of cloth. In Proceedings of the 37th annual conference of the European association for computer graphics (pp. 523–532). Eurographics Association.
Borràs, J., Alenya, G., & Torras, C. (2020). A grasping-centered analysis for cloth manipulation. IEEE Transactions on Robotics, 36(3), 924–936.
Canal, G., Alenyà, G., & Torras, C. (2019). Adapting robot task planning to user preferences: An assistive shoe dressing example. Autonomous Robots, 43(6), 1343–1356.
Canny, J. (1988). The complexity of robot motion planning. Cambridge: MIT Press.
Cohen, F. R., Lada, T. J., & May, P. J. (1976). The homology of iterated loop spaces (Vol. 533). Berlin: Springer.
Fulton, W. (1997). Young tableaux: With applications to representation theory and geometry (Vol. 35). Cambridge: Cambridge University Press.
Geißer, F., Speck, D., & Keller, T. (2019). An analysis of the probabilistic track of the IPC 2018. In ICAPS 2019 workshop on the international planning competition (WIPC) (pp. 27–35).
Grünbaum, B. (1972). Arrangements and spreads. Providence: American Mathematical Society.
Guan, P., Reiss, L., Hirshberg, D. A., Weiss, A., & Black, M. J. (2012). Drape: Dressing any person. ACM Transactions on Graphics (TOG), 31(4), 1–10.
Hilaga, M., Shinagawa, Y., Kohmura, T., & Kunii, T. L. (2001). Topology matching for fully automatic similarity estimation of 3d shapes. In Proceedings of the 28th annual conference on Computer graphics and interactive techniques (pp. 203–212).
Hiller, H. (1982). Geometry of Coxeter groups (Vol. 54). London: Pitman Publishing.
Ivan, V., Zarubin, D., Toussaint, M., Komura, T., & Vijayakumar, S. (2013). Topology-based representations for motion planning and generalization in dynamic environments with interactions. The International Journal of Robotics Research, 32(9–10), 1151–1163.
Jangir, R., Alenya, G., & Torras, C. (2020). Dynamic cloth manipulation with deep reinforcement learning. In 2020 IEEE international conference on robotics and automation (pp. 4630–4636). IEEE.
Kemp, C., Edsinger, A., & Torres-Jara, E. (2007). Challenges for robot manipulation in human environments [grand challenges of robotics]. IEEE Robotics & Automation Magazine, 14(1), 20–29.
Koganti, N., Tamei, T., Ikeda, K., & Shibata, T. (2017). Bayesian nonparametric learning of cloth models for real-time state estimation. IEEE Transactions on Robotics, 33(4), 916–931.
Kriz, I. (1994). On the rational homotopy type of configuration spaces. Annals of Mathematics, 139(2), 227–237.
Li, Y., Wu, J., Tedrake, R., Tenenbaum, J.B., & Torralba, A. (2019). Learning particle dynamics for manipulating rigid bodies, deformable objects, and fluids. In International conference on learning representations.
Ma, Q., Tang, S., Pujades, S., Pons-Moll, G., Ranjan, A., & Black, M.J. (2019). Dressing 3d humans using a conditional mesh-vae-gan. arXiv preprint arXiv:1907.13615.
Milnor, J. W., & Stasheff, J. D. (1975). Characteristic classes. Annals of Mathematics Studies, 76, 80.
Monk, D. (1959). The geometry of flag manifolds. Proceedings of the London Mathematical Society, 3(2), 253–286.
Mrowca, D., Zhuang, C., Wang, E., Haber, N., Fei-Fei, L. F., Tenenbaum, J., & Yamins, D. L. (2018). Flexible neural representation for physics prediction. In Advances in neural information processing systems (pp. 8799–8810).
Pokorny, F. T., Stork, J. A., & Kragic, D. (2013). Grasping objects with holes: A topological approach. In 2013 IEEE international conference on robotics and automation (pp. 1100–1107). IEEE.
Pons-Moll, G., Pujades, S., Hu, S., & Black, M. J. (2017). Clothcap: Seamless 4d clothing capture and retargeting. ACM Transactions on Graphics (TOG), 36(4), 1–15.
Pumarola, A., Agudo, A., Porzi, L., Sanfeliu, A., Lepetit, V., & Moreno-Noguer, F. (2018). Geometry-aware network for non-rigid shape prediction from a single view. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 4681–4690).
Roudneff, J. P. (1986). On the number of triangles in simple arrangements of pseudolines in the real projective plane. Discrete Mathematics, 60, 243–251.
Sánchez-Riera, J., Östlund, J., Fua, P., & Moreno-Noguer, F. (2010). Simultaneous pose, correspondence and non-rigid shape. In 2010 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1189–1196).
Simmons, G. (1973). A maximal 2-arrangement of sixteen lines in the projective plane. Periodica Mathematica Hungarica, 4(1), 21–23.
Smith, C., Karayiannidis, Y., Nalpantidis, L., Gratal, X., Qi, P., Dimarogonas, D. V., et al. (2012). Dual arm manipulation-a survey. Robotics and Autonomous systems, 60(10), 1340–1353.
Strommer, T. O. (1977). Triangles in arrangements of lines. Journal of Combinatorial Theory, Series A, 23(3), 314–320.
Torras, C. (2016). Service robots for citizens of the future. European Review, 24(1), 17–30.
Torras, C., Thomas, F., & Alberich-Carramiñana, M. (2006). Stratifying the singularity loci of a class of parallel manipulators. IEEE Transactions on Robotics, 22(1), 23–32.
Totaro, B. (1996). Configuration spaces of algebraic varieties. Topology, 35(4), 1057–1067.
Yan, M., Zhu, Y., Jin, N., & Bohg, J. (2020). Self-supervised learning of state estimation for manipulating deformable linear objects. IEEE Robotics and Automation Letters, 5(2), 2372–2379.
Yuan, W., Hang, K., Song, H., Kragic, D., Wang, M. Y., & Stork, J. A. (2019). Reinforcement learning in topology-based representation for human body movement with whole arm manipulation. In 2019 international conference on robotics and automation (ICRA) (pp. 2153–2160). IEEE.