論文の概要: Robotic Multiphase Interaction: Manipulating Coupled Liquid and Solid Dynamics with a World Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21448v1
- Date: Fri, 18 Sep 2026 07:59:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.92449
- Title: Robotic Multiphase Interaction: Manipulating Coupled Liquid and Solid Dynamics with a World Model
- Title（参考訳）: ロボットの多相相互作用:世界モデルによる液体と固体の相互作用の制御
- Abstract要約: 液体は多孔質材料に入り、変形する固体骨格と機械的に相互作用する。
操作は細孔の体積を変えたり 液体を排出したり
スパイルされた液体は、国内および製造環境における安全性のリスクも生み出す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.847742374860449
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work presents \textit{Robotic Multiphase Interaction (RMI)}, a setting in which liquid enters a porous material and interacts mechanically with its deforming solid skeleton. Manipulation can therefore change pore volume, expel or redistribute retained liquid, and alter grasp stability at the same time. Spilled liquid can also create safety risks in domestic and manufacturing settings. This differs from most manipulation of solid objects and from tasks that involve both liquid and solid while keeping the phases spatially separate. We study a sponge filled with water as the first RMI example. We use implicit incompressible porous flow with smoothed particle hydrodynamics as the dynamics engine and enable robotic manipulation by adding Coulomb contact memory, hybrid velocity and force regulation, and a stability gate for lifting. The resulting environment connects robot commands to changes in the coupled liquid and solid state. A world model conditioned on actions predicts how this state evolves under candidate commands, while a temporal UNet generates actions using either Diffusion Policy or rectified flow matching. Our world model reduces retained water prediction error by more than $60\%$ compared with the baseline. The best action sequence selected by the world model from policy proposals further reduces the predicted terminal water error by about half. These improvements show that modelling the coupled liquid and solid state helps the robot predict how its actions affect both the porous object and the liquid held inside.
- Abstract（参考訳）: この研究は、液体が多孔質材料に入り、変形する固体骨格と機械的に相互作用する状態である「textit{Robotic Multiphase Interaction (RMI)」を提示する。
したがって、マニピュレーションは細孔の体積を変え、保持された液体を排出または再分解し、同時に把握安定性を変化させる。
スパイルされた液体は、国内および製造環境における安全性のリスクも生み出す。
これは、固体のほとんどの操作と、相を空間的に分離したまま、液体と固体の両方を含むタスクとは異なる。
最初のRMI例として,水で満たされたスポンジについて検討した。
我々は,スムーズな粒子流体力学を動力学エンジンとする暗黙的非圧縮性多孔体流を用い,クーロン接触メモリ,ハイブリッド速度・力制御,昇降用安定ゲートを付加してロボット操作を可能にする。
結果として生じる環境は、ロボットのコマンドと、結合された液体と固体の変化を結びつける。
アクションに条件付けされた世界モデルは、この状態が候補コマンドの下でどのように進化するかを予測し、一時的UNetは拡散ポリシーまたは修正フローマッチングを使用してアクションを生成する。
我々の世界モデルでは, ベースラインと比較して, 保持水予測誤差を60 %以上削減している。
世界モデルが政策提案から選択した最良のアクションシーケンスは、予測された終端水の誤差をさらに半減させる。
これらの改良により、結合した液体と固体の状態をモデル化することで、ロボットはその動作が多孔質物体と内部に保持される液体の両方にどのように影響するかを予測することができる。
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