論文の概要: DexKnot: Generalizable Visuomotor Policy Learning for Dexterous Bag-Knotting Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07136v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 09:58:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.039079
• Title: DexKnot: Generalizable Visuomotor Policy Learning for Dexterous Bag-Knotting Manipulation
• Title（参考訳）: DexKnot: Dexterous Bag-Knotting Manipulationのための一般化可能なVisuomotor Policy Learning
• Authors: Jiayuan Zhang, Ruihai Wu, Haojun Chen, Yuran Wang, Yifan Zhong, Ceyao Zhang, Yaodong Yang, Yuanpei Chen,
• Abstract要約: 本稿では,鍵点割当と拡散政策を組み合わせ,一般化可能なバッグノッティング政策を学習するフレームワークであるDexKnotを紹介する。 本手法では,実世界の手動変形から収集したキーポイント対応データから,バッグの形状に依存しない表現を学習する。 実験により、DexKnotは、これまで見つからなかったさまざまなインスタンスや変形に対して、信頼性と一貫性のあるノッティング性能を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.908224506585544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knotting plastic bags is a common task in daily life, yet it is challenging for robots due to the bags' infinite degrees of freedom and complex physical dynamics. Existing methods often struggle in generalization to unseen bag instances or deformations. To address this, we present DexKnot, a framework that combines keypoint affordance with diffusion policy to learn a generalizable bag-knotting policy. Our approach learns a shape-agnostic representation of bags from keypoint correspondence data collected through real-world manual deformation. For an unseen bag configuration, the keypoints can be identified by matching the representation to a reference. These keypoints are then provided to a diffusion transformer, which generates robot action based on a small number of human demonstrations. DexKnot enables effective policy generalization by reducing the dimensionality of observation space into a sparse set of keypoints. Experiments show that DexKnot achieves reliable and consistent knotting performance across a variety of previously unseen instances and deformations.
• Abstract（参考訳）: ビニール袋のノッティングは日常生活において一般的な課題であるが、袋の無限の自由度と複雑な物理力学のためにロボットにとって困難である。 既存の手法は、バッグのインスタンスや変形が見えないように一般化するのに苦労することが多い。 これを解決するために,キーポイントの余裕と拡散政策を組み合わせ,一般化可能なバッグノッティング政策を学習するフレームワークであるDexKnotを提案する。 本手法では,実世界の手動変形から収集したキーポイント対応データから,バッグの形状に依存しない表現を学習する。 未確認のバッグ構成では、キーポイントは、表現を参照にマッチさせることで識別できる。 これらのキーポイントは拡散変換器に提供され、少数の人間のデモンストレーションに基づいてロボットアクションを生成する。 DexKnot は、観測空間の次元性をキーポイントのスパース集合に還元することで、効果的な政策一般化を可能にする。 実験により、DexKnotは、これまで見つからなかったさまざまなインスタンスや変形に対して、信頼性と一貫性のあるノッティング性能を達成することが示された。

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