論文の概要: CulinaryCut-VLAP: A Vision-Language-Action-Physics Framework for Food Cutting via a Force-Aware Material Point Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06451v1
• Date: Sat, 10 Jan 2026 06:35:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.821273
• Title: CulinaryCut-VLAP: A Vision-Language-Action-Physics Framework for Food Cutting via a Force-Aware Material Point Method
• Title（参考訳）: CulinaryCut-VLAP:フォース・アウェア・マテリアルポイント法による食品切削のためのビジョン・ランゲージ・アクション・物理フレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語アクション(VLA)データセットと物質点法(MPM)に基づく物理的に現実的な切削シミュレータを結合した統合フレームワークを提案する。 我々のシミュレータはMLS-MPMを計算コアとして採用し、トポロジー変化によるカットでも回転・せん断応答を保ちながら、数値散逸とエネルギードリフトを低減する。 また、多様な切断軌跡、多視点視覚観察、きめ細かい言語命令を統合するベンチマークデータセットも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.122135076461978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Food cutting is a highly practical yet underexplored application at the intersection of vision and robotic manipulation. The task remains challenging because interactions between the knife and deformable materials are highly nonlinear and often entail large deformations, frequent contact, and topological change, which in turn hinder stable and safe large-scale data collection. To address these challenges, we propose a unified framework that couples a vision-language-action (VLA) dataset with a physically realistic cutting simulator built on the material point method (MPM). Our simulator adopts MLS-MPM as its computational core, reducing numerical dissipation and energy drift while preserving rotational and shear responses even under topology-changing cuts. During cutting, forces and stress distributions are estimated from impulse exchanges between particles and the grid, enabling stable tracking of transient contact forces and energy transfer. We also provide a benchmark dataset that integrates diverse cutting trajectories, multi-view visual observations, and fine-grained language instructions, together with force--torque and tool--pose labels to provide physically consistent training signals. These components realize a learning--evaluation loop that respects the core physics of cutting and establishes a safe, reproducible, and scalable foundation for advancing VLA models in deformable object manipulation.
• Abstract（参考訳）: 食品切削は、視覚とロボット操作の交差点において、非常に実用的だが未発見の応用である。 この課題は、ナイフと変形可能な材料の間の相互作用が非常に非線形であり、しばしば大きな変形、頻繁な接触、トポロジカルな変化を伴い、安定かつ安全な大規模データ収集を妨げるため、依然として困難である。 これらの課題に対処するために,視覚言語アクション(VLA)データセットと物質点法(MPM)上に構築された物理的に現実的な切削シミュレータを結合した統合フレームワークを提案する。 我々のシミュレータはMLS-MPMを計算コアとして採用し、トポロジー変化によるカットでも回転・せん断応答を保ちながら、数値散逸とエネルギードリフトを低減する。 切断中、粒子と格子の間のインパルス交換から力と応力の分布を推定し、過渡的な接触力とエネルギー移動の安定した追跡を可能にする。 また、様々な切断軌跡、多視点視覚観察、きめ細かな言語指示、および力トルクとツール配置ラベルを統合し、物理的に一貫したトレーニング信号を提供するベンチマークデータセットを提供する。 これらのコンポーネントは、カットのコア物理を尊重し、変形可能なオブジェクト操作においてVLAモデルを進化させるための安全で再現可能なスケーラブルな基盤を確立する学習評価ループを実現する。

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