Deformable Object Manipulation: A Survey

该论文是机器人可变形物体操作领域的综合性综述，系统梳理了机器人操作布料、绳索、流体、弹性体等可变形物体的各类方法。可变形物体操作是机器人领域的挑战性问题，因为物体状态空间高维、动力学复杂、感知困难。论文将方法分为四大类：1）基于模型的方法，包括有限元法（FEM）、质点-弹簧系统、位置基于动力学（PBD）等物理仿真模型；2）基于学习的方法，包括深度学习动力学模型、图神经网络动力学、隐式动力学模型等；3）基于规划的方法，包括轨迹优化、采样规划、模型预测控制等；4）基于模仿学习的方法，包括行为克隆、逆强化学习、从演示中学习等。论文详细讨论了可变形物体的感知方法（3D重建、状态估计、跟踪）、表示方法（点云、网格、隐式表示、图结构）、控制方法（位置控制、力控制、阻抗控制），以及在衣物折叠、绳索打结、食品处理、医疗手术等领域的应用。该综述引用超过800次，是可变形物体操作领域的重要参考资料。