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ICRA 2026 | 李飞飞团队：软物体移动操作新解法，“从刚到柔”的关键一步
主要内容
- 01RAPID将RMA框架从刚体扩展至变形物体操作
- 02核心创新是用粒子位置表征变形物体形态变化
- 03采用双阶段训练策略实现仿真到真实零样本迁移
- 04在1D插入任务中成功率85%，2D覆盖任务中80%
- 05无需物体分割、稠密描述符等中间表征
- 06仅依赖机载RGBD相机和关节角度信息
背景
变形物体操作是机器人学核心挑战，其动力学特性随形态动态变化且无法提前完全观测。传统RMA框架仅考虑刚体物理参数，无法处理形态变化。现有sim2real方法存在依赖完全观测、需大量真实轨迹、泛化性差等问题。
为什么值得关注
这是首次将快速运动适配框架从刚体扩展至非刚体，为机器人操作绳索、布料等变形物体提供了通用方法论。对AI工具用户而言，这意味着未来机器人能更灵活地处理日常软物体，如整理衣物、打包物品等，但当前仍限于实验室环境。
🇨🇳
对中国用户与市场
国内具身智能创业公司（如星动纪元、银河通用）可借鉴RAPID的粒子位置表征思路，但需注意该方法依赖OmniGibson仿真环境和TIAGo机器人平台，国内用户需自行适配硬件和仿真器。论文代码未开源，复现有门槛。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·仅验证了1D插入和2D覆盖两类基础任务，未涉及折叠、打结等复杂操作
- ·实验对象均为小型桌面物体，对大尺度或特殊材质物体效果未知
- ·假设静态环境，未考虑动态干扰如物体碰撞或人为干扰
- ·依赖仿真粒子建模，若与真实物体形态偏差较大可能影响迁移性能
→可采取的行动
- ·关注论文项目网站（sites.google.com/view/rapid-robotics）获取代码和模型
- ·评估RAPID方法是否可适配国产机器人平台（如宇树、傅利叶）
- ·在仿真环境中复现双阶段训练流程，验证对中文常见变形物体的效果
- ·关注后续工作是否拓展至更复杂任务（如折叠、打结）
摘记
粒子位置捕捉形态变化
从刚到柔的关键一步
#李飞飞#德克萨斯大学奥斯汀分校#ICRA 2026#RAPID#TIAGo#OmniGibson#DMfD#DDOD#变形物体操作#机器人学
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