論文の概要: Self-supervised Physics-Informed Manipulation of Deformable Linear Objects with Non-negligible Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03623v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 15:14:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.141695
• Title: Self-supervised Physics-Informed Manipulation of Deformable Linear Objects with Non-negligible Dynamics
• Title（参考訳）: 非無視ダイナミクスによる変形可能な線形物体の自己制御物理インフォームドマニピュレーション
• Authors: Youyuan Long, Gokhan Solak, Sara Zeynalpour, Heng Zhang, Arash Ajoudani,
• Abstract要約: SPiDは、変形可能な線形オブジェクトの動的操作のための物理インフォーム付き自己教師付き学習フレームワークである。 タスク指向コストを用いてニューラルコントローラをトレーニングし、微分可能なオブジェクトモデルとの相互作用を通じてエンドツーエンドの最適化を可能にする。 我々は、手頃なマーカーレスロープ認識法を開発し、ノイズや低周波状態の更新を伴って、制御が性能を維持することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.801939035043352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address dynamic manipulation of deformable linear objects by presenting SPiD, a physics-informed self-supervised learning framework that couples an accurate deformable object model with an augmented self-supervised training strategy. On the modeling side, we extend a mass-spring model to more accurately capture object dynamics while remaining lightweight enough for high-throughput rollouts during self-supervised learning. On the learning side, we train a neural controller using a task-oriented cost, enabling end-to-end optimization through interaction with the differentiable object model. In addition, we propose a self-supervised DAgger variant that detects distribution shift during deployment and performs offline self-correction to further enhance robustness without expert supervision. We evaluate our method primarily on the rope stabilization task, where a robot must bring a swinging rope to rest as quickly and smoothly as possible. Extensive experiments in both simulation and the real world demonstrate that the proposed controller achieves fast and smooth rope stabilization, generalizing across unseen initial states, rope lengths, masses, non-uniform mass distributions, and external disturbances. Additionally, we develop an affordable markerless rope perception method and demonstrate that our controller maintains performance with noisy and low-frequency state updates. Furthermore, we demonstrate the generality of the framework by extending it to the rope trajectory tracking task. Overall, SPiD offers a data-efficient, robust, and physically grounded framework for dynamic manipulation of deformable linear objects, featuring strong sim-to-real generalization.
• Abstract（参考訳）: 物理インフォーマルな自己教師型学習フレームワークであるSPiDを,正確な変形可能なオブジェクトモデルと自己教師型学習戦略を組み合わせて提示することにより,変形可能な線形オブジェクトの動的操作に対処する。 モデリング側では、自己教師付き学習中に高スループットのロールアウトを行うのに十分な軽量さを維持しながら、オブジェクトのダイナミクスをより正確に捉えるために、マススプリングモデルを拡張する。 学習側では、タスク指向コストを用いてニューラルコントローラをトレーニングし、微分可能なオブジェクトモデルとの相互作用を通じてエンドツーエンドの最適化を可能にする。 さらに,デプロイ中の分散シフトを検出し,専門家の監督なしに堅牢性を高めるためにオフラインの自己補正を行う自己教師型DAggerを提案する。 本手法は,ロボットが揺動ロープをできるだけ早く,滑らかに休息させなければならないロープ安定化作業において,本手法を主に評価する。 シミュレーションと実世界の両方での大規模な実験により、提案した制御器は高速で滑らかなロープ安定化を実現し、目に見えない初期状態、ロープの長さ、質量、不均一な質量分布、外乱を一般化することを示した。 さらに,手頃なマーカーレスロープ認識手法を開発し,ノイズや低周波状態の更新による性能維持を実証する。 さらに,ロープ軌道追跡タスクに拡張することで,フレームワークの汎用性を実証する。 全体として、SPiDは、変形可能な線形オブジェクトを動的に操作するための、データ効率、堅牢、物理的に基盤化されたフレームワークを提供し、強力なsim-to-realの一般化を特徴としている。

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