論文の概要: Diffusion Dynamics Models with Generative State Estimation for Cloth Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11999v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 05:34:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:27:51.160069
• Title: Diffusion Dynamics Models with Generative State Estimation for Cloth Manipulation
• Title（参考訳）: 衣服操作のための生成状態推定を伴う拡散ダイナミクスモデル
• Authors: Tongxuan Tian, Haoyang Li, Bo Ai, Xiaodi Yuan, Zhiao Huang, Hao Su,
• Abstract要約: 本稿では,知覚と動的モデリングの両方に対する拡散に基づく生成手法を提案する。 標準布メッシュと動的モデリングを用いて, 疎RGB-D観測から全布状態の再構築を行った。 我々のフレームワークは実際のロボットシステム上で布の折り畳みをうまく実行します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.72581795761555
• License:
• Abstract: Manipulating deformable objects like cloth is challenging due to their complex dynamics, near-infinite degrees of freedom, and frequent self-occlusions, which complicate state estimation and dynamics modeling. Prior work has struggled with robust cloth state estimation, while dynamics models, primarily based on Graph Neural Networks (GNNs), are limited by their locality. Inspired by recent advances in generative models, we hypothesize that these expressive models can effectively capture intricate cloth configurations and deformation patterns from data. Building on this insight, we propose a diffusion-based generative approach for both perception and dynamics modeling. Specifically, we formulate state estimation as reconstructing the full cloth state from sparse RGB-D observations conditioned on a canonical cloth mesh and dynamics modeling as predicting future states given the current state and robot actions. Leveraging a transformer-based diffusion model, our method achieves high-fidelity state reconstruction while reducing long-horizon dynamics prediction errors by an order of magnitude compared to GNN-based approaches. Integrated with model-predictive control (MPC), our framework successfully executes cloth folding on a real robotic system, demonstrating the potential of generative models for manipulation tasks with partial observability and complex dynamics.
• Abstract（参考訳）: 布のような変形可能な物体を操作することは、その複雑な力学、ほぼ無限の自由度、そして状態推定と動的モデリングを複雑にする頻繁な自己閉塞により困難である。 従来の作業は堅牢な布の状態推定に苦しんだが、主にグラフニューラルネットワーク(GNN)をベースとした動的モデルは、その局所性によって制限されている。 生成モデルの最近の進歩にインスパイアされたこれらの表現モデルは、複雑な布の構造や変形パターンをデータから効果的に捉えることができるという仮説を立てた。 この知見に基づいて,知覚と動的モデリングの両方のための拡散に基づく生成手法を提案する。 具体的には、標準布メッシュ上に条件付された疎RGB-D観測と、現在の状態とロボット動作から将来の状態を予測するダイナミックスモデリングから、フル布の状態の再構築として状態推定を定式化する。 変圧器を用いた拡散モデルを用いて高忠実度状態再構成を実現するとともに,GNNによるアプローチと比較して,長距離動力学的予測誤差を桁違いに低減する。 モデル予測制御(MPC)と統合して,本フレームワークは実際のロボットシステム上で布の折り畳みをうまく実行し,部分的可観測性と複雑なダイナミクスを備えた操作タスクのための生成モデルの可能性を示す。

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