Interactive Perception for Deformable Object Manipulation

本文介绍了交互感知技术，使机器人能够操作环境和物体，将它们转换为有利于感知过程的状态。可变形物体由于操作困难和基于视觉感知的遮挡而对此造成挑战。本文通过一个同时包含主动摄像头和物体操纵器的设置来解决这个问题。我们的方法基于一个序列决策框架，并明确考虑了在耦合摄像头和操纵器时的运动规律和结构。我们提出了一种构建和计算子空间的方法，称为动态主动视觉空间（DAVS），以有效利用运动探索中的规律性。该框架和方法的有效性在仿真和实际双臂机器人设置中得到了验证。我们的结果证实了在可变形物体的交互感知中，主动摄像头和协同运动的必要性。

如何在交互感知中处理可变形物体的挑战？

使用带有主动相机和物体操纵器的顺序决策框架，构建和计算适当的子空间，称为动态主动视觉空间（DAVS），以有效利用运动探索的规律性和结构性。

论文提出了一个解决可变形物体交互感知的方法，并在模拟和实际双臂机器人设置中进行了验证。实验结果表明了主动相机和协调运动在交互感知中的必要性。

最近的相关研究包括：Learning to Reconstruct Deformable Objects from Incomplete Observations Using Unsupervised Deep Generative Models, A Survey of Deformable Object Tracking and Deformable Part Models