論文の概要: A Perspective on Open Challenges in Deformable Object Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22998v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 13:39:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.738469
• Title: A Perspective on Open Challenges in Deformable Object Manipulation
• Title（参考訳）: 変形性物体マニピュレーションにおけるオープンチャレンジの展望
• Authors: Ryan Paul McKennaa, John Oyekan,
• Abstract要約: 変形可能なオブジェクト操作(DOM)は、医療、製造、食品加工など、ロボット工学における重要な課題である。 本稿では,オクルージョン処理やタスクの一般化,スケーラブルでリアルタイムなソリューションといった重要な課題に焦点をあてて,DOMにおける技術の現状を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deformable object manipulation (DOM) represents a critical challenge in robotics, with applications spanning healthcare, manufacturing, food processing, and beyond. Unlike rigid objects, deformable objects exhibit infinite dimensionality, dynamic shape changes, and complex interactions with their environment, posing significant hurdles for perception, modeling, and control. This paper reviews the state of the art in DOM, focusing on key challenges such as occlusion handling, task generalization, and scalable, real-time solutions. It highlights advancements in multimodal perception systems, including the integration of multi-camera setups, active vision, and tactile sensing, which collectively address occlusion and improve adaptability in unstructured environments. Cutting-edge developments in physically informed reinforcement learning (RL) and differentiable simulations are explored, showcasing their impact on efficiency, precision, and scalability. The review also emphasizes the potential of simulated expert demonstrations and generative neural networks to standardize task specifications and bridge the simulation-to-reality gap. Finally, future directions are proposed, including the adoption of graph neural networks for high-level decision-making and the creation of comprehensive datasets to enhance DOM's real-world applicability. By addressing these challenges, DOM research can pave the way for versatile robotic systems capable of handling diverse and dynamic tasks with deformable objects.
• Abstract（参考訳）: 変形可能なオブジェクト操作(DOM)は、医療、製造、食品加工など、ロボット工学における重要な課題である。 剛体物体とは異なり、変形可能な物体は無限次元、動的形状の変化、環境との複雑な相互作用を示し、知覚、モデリング、制御の重要なハードルとなる。 本稿では、オクルージョン処理、タスクの一般化、スケーラブルでリアルタイムなソリューションといった重要な課題に焦点をあてて、DOMの最先端技術についてレビューする。 マルチカメラ装置の統合、アクティブビジョン、触覚センサーなど、マルチモーダル認識システムの進歩を強調しており、非構造環境における包摂性に対処し、適応性を向上させる。 物理情報化強化学習(RL)と微分可能シミュレーションにおけるカットエッジ開発について検討し,その効率,精度,拡張性への影響を明らかにした。 このレビューは、タスク仕様を標準化し、シミュレーションと現実のギャップを埋めるために、シミュレートされた専門家のデモンストレーションと生成ニューラルネットワークの可能性を強調している。 最後に、高レベルの意思決定にグラフニューラルネットワークを採用することや、DOMの現実的な適用性を高めるための包括的なデータセットの作成など、今後の方向性が提案されている。 これらの課題に対処することで、DOM研究は、変形可能なオブジェクトで多種多様な動的タスクを処理できる汎用ロボットシステムへの道を開くことができる。

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